故事比喻：矩阵乘法如何驱动神经网络计算
故事背景：魔法学院的考核仪式
在神秘的深度学习魔法学院，每年都会有许多新学员前来报名。但学院不会一个个手动筛选，而是有一个自动化的“魔法考核系统”——它能一次性对所有考生进行计算评估，挑选出最优秀的学员。
这个系统的核心，正是矩阵乘法，它能一次性处理所有考生的能力评分，快速得出最终结论。
第一步：考生的信息输入（输入层 = 数据矩阵）
魔法学院的考生们各自提交了一张**“个人能力表”**，其中包括：
? 智力（Intelligence）
? 魔力（agic power）
? 体能（Staa）
假设有 3 位考生，他们的能力评分如下：
考生 智力 魔力 体能
艾琳 5 7 6
里昂 8 6 7
莉娅 6 9 5
这个表格就是一个输入矩阵：
第二步：学院的魔法标准（权重矩阵）
魔法学院的导师们制定了一套评估标准，不同的能力在不同方向上的重要性不同。例如，他们要评估三个方面：
1. 法术天赋（Spell talent）
2. 战斗潜能（bat potential）
3. 耐力指数（Endurandex）
他们用一张“魔法评估表”表示每种能力在不同方向上的重要性：
评估指标 智力权重 魔力权重 体能权重
法术天赋 0.5 0.7 0.2
战斗潜能 0.3 0.4 0.6
耐力指数 0.2 0.5 0.7
这个表格就是一个权重矩阵：
第三步：魔法评估计算（矩阵乘法 = 一次性计算所有考生的综合评分）
考生们站在魔法考核仪式的中心，系统开始运算。
魔法计算的规则（矩阵乘法）：
计算方法：
? 每个考生的综合评分 = 他们的能力评分 x 各个指标的权重
? 例如艾琳的法术天赋评分计算如下：
? 这个计算过程对于每个考生的每个评估