本文重点
向量化技术，简而言之，就是利用矩阵运算（而非传统的for循环）来执行大规模的计算任务。这种技术依赖于单指令多数据（SIMD）架构，允许一个指令同时对多个数据元素执行相同的操作。例如，在向量化加法中，不再需要逐个元素进行加法操作，而是可以一次性对整个向量执行加法，从而显著提高计算效率。
向量化技术在神经网络中的应用
神经网络中的计算过程，特别是大规模的数据处理和权重更新，非常适合采用向量化技术进行优化。以下是从几个关键方面详细阐述：
权重更新与矩阵乘法
在神经网络中，权重更新是一个核心的计算过程。每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据自身的权重对这些信号进行加权求和。这一过程实质上是一个矩阵乘法操作。通过向量化技术，可以并行地执行这些乘法操作，从而显著提高计算速度。
激活函数的应用
神经网络中的激活函数用于引入非线性因素，使得网络能够处理复杂的非线性问题。在向量化技术的支持下，激活函数可以一次性对整个层的输出进行非线性变换，而无需逐个元素进行处理。
反向传播算法
反向传播算法是神经网络训练的核心机制，它通过计算损失函数对每个权重的梯度来指导权重的更新方向。在向量化技术的帮助下，梯度计算可以高效地并行执行，从而加速整个训练过程。