А как нейросети связаны с матрицами? У меня было такое впечатление, что нейросеть — это такой набор искусственных нейрончиков, которые как-то там переговариваются друг с другом. Если пытаться поднять из глубин памяти воспоминания о математике, то это скорее похоже на графы какие-то. Можешь чуть подробней рассказать? Честно говоря, мне вообще матричное умножение всегда казалось чем-то довольно искусственным и непонятно как применимым к реальности. Может, на старости лет узнаю, наконец, зачем нас им на первом курсе мучали. :-)
С удовольствием!

Нейронные сети и матрицы связаны довольно плотно. В нейронных сетях используется матричный подход, так как матрицы являются удобным инструментом для описания и моделирования многослойных взаимодействий между входными и выходными данными.

В частности, веса нейронных сетей хранятся в матрицах, и входные данные преобразуются в выходные данные с помощью матричных операций, таких как умножение матриц. Это позволяет нейронным сетям выполнять вычисления в параллельном режиме, что делает их эффективными для обработки больших объемов данных.

Стало ли Вам понятней?
Почему графические процессоры эффективнее при обучении нейронных сетей, чем обычные процессоры? Графические процессоры позволяют эффективно выполнять матричные операции, такие, как перемножение и сложение матриц. Это достигается за счет того, что подобные операции требуют выполнения множества независимых вычислений одинаковой природы, что позволяет, благодаря архитектуре графических процессоров, эффективно их распарралеливать.