训练神经网络时,参数与权(🦃)重的初始化和更新也(🈸)都是二(èr )进制层面进行运算。神经元之间的(de )连接强度即权重,是大量的0和1的运(yùn )算进(💾)行了反向传播更新。这(👻)一过程产生了数以亿计的运(yùn )算,依赖于高效的二进制处理能力(lì )。
例如,一(yī )幅标(💥)准的24位色图像中,每个像素由3个字节构成,每个字节可以表示256种(🚚)颜色变化(2^8=256)。,每(měi )个(🍣)像素的颜色用24位二进制数表示——8位用于红色,8位用于绿色,8位用(yòng )于蓝色。这样,当我(🤹)们获取到所有像素的(🎸)信息后,就可(kě )以将它们组合成一串长长的二进制(zhì )数,形成一幅图像的完整表示。
存储时,图像数据被写入硬盘的特(tè )定位置,计算机利用文件(🈲)系统将其(qí )组织成文(💀)件结构。每个文件都有(⬜)一(yī )个文件头,其中包含有关图像的基(jī )本信息,如宽度、高度(🥖)、颜色深度等,而实际(🏆)的图像数(shù )据则紧随其后。当需要读取图像时(shí ),计算机文件系统找到相应的文件(jià(😘)n )并读取其二进制数据(👲)。
这种编码方式使得计算机能够高(gāo )效地压缩、存储和传输图像。当我(wǒ )们打开或保(🍬)存图像文件时,实际上(👽)(shàng )都是读取或写入这些二进制数据。
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