ReLU）来进一步修正分数，确保最终的排名不会出现异常。
如果使用ReLU（修正线性单元），所有负数会被转换成 0（但这里没有负数，所以不变）：
如果使用Softax（用于分类任务），最终得分会被转换成概率，表示谁最有可能成为学院的冠军。
比喻：矩阵乘法 = 一次性评估所有考生的魔法计算
? 输入矩阵（x） = 考生的原始能力数据。
? 权重矩阵（w） = 魔法学院的评估标准，决定哪些能力更重要。
? 矩阵乘法（x x w） = 一次性计算所有考生在所有评估指标上的得分，而不是逐个手动计算。
? 激活函数 = 确保最终评分合理，避免极端值干扰最终排名。
这个过程就像魔法评估系统，可以一瞬间计算出所有考生的综合素质，让导师们迅速决定哪些学员适合进入下一轮考核。
总结
1. 神经网络的计算是批量进行的，而不是单独计算每个数据点。
2. 矩阵乘法允许同时处理多个输入，并计算多个输出，大幅提高效率。
3. 隐藏层的每个神经元可以看作评估某种特征的重要性（类似于魔法学院的评估标准）。
4. 最终的输出层决定每个考生是否能入选学院（类似于分类任务，如图像识别、语言处理等）。
通过这个魔法学院的故事，我们理解了神经网络的矩阵运算如何帮助人工智能高效地学习和决策！