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? 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！
