卷积操作中的矩阵乘法（gemm）—— 为什么矩阵乘法是深度学习的核心所在

1. 全连接

kk 个输入；
nn 个神经元；
- 每个神经元都会学到一组权值向量，以和输入进行内积运算；
nn 个输出；

2. 卷积

卷积操作对于高维（多个平面）的输入，单个卷积核的深度应和输入的深度（depth）保持一致：

3 维卷积运算执行完毕，得一个 2 维的平面：

注，nn 个3维卷积核以得到 n<script type="math/tex" id="MathJax-Element-18">n</script> 个 feature maps；

3. 卷积操作中的矩阵乘法

按 [kernel_height, kernel_width, kernel_depth] ⇒ 将输入分成 3 维的 patch，并将其展成一维向量；
此时的卷积操作就可转化为矩阵乘法：

references

Why GEMM is at the heart of deep learning

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