Как использовать матричное умножение в алгоритмах обработки данных?

Матричное умножение — это базовая операция в линейной алгебре, которая широко используется в различных численных методах, в частности в алгоритмах машинного обучения. dspace.tltsu.ru Многие реализации прямого и обратного распространения сигнала в сверхточных слоях нейронной сети базируются на этой операции. dspace.tltsu.ru

Некоторые другие области, где применяется матричное умножение:

• Обработка изображений. www.geeksforgeeks.org Например, для обнаружения границ. www.geeksforgeeks.org
• Обработка сигналов. www.geeksforgeeks.org Например, для преобразований Фурье. www.geeksforgeeks.org
• Статистика. www.geeksforgeeks.org Например, для решения линейных систем уравнений. www.geeksforgeeks.org

Для использования матричного умножения в алгоритмах обработки данных рекомендуется:

• Оптимизировать компоновку данных. www.geeksforgeeks.org Переменные нужно располагать таким образом, чтобы использовалось как можно больше регистров без потери места. www.geeksforgeeks.org Это помогает уменьшить количество пропусков в кэше и повышает общую производительность при использовании параллельных процессоров или графических процессоров. www.geeksforgeeks.org
• Использовать многопоточность. habr.com Библиотеки матричного умножения разбивают задачи по разным потокам для ускорения вычислений. habr.com