Performance 矩阵乘法的计算代价是多少？

它的功能有什么好处

N(x;θ) = θ1(θ2*x)

结束

G(x;θ) = θ*x

对于输入向量

x ∈ R^n
θ1 ∈ R^(nx1)
θ2 ∈ R^(1xn)
θ ∈ R^(nxn)

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对于第一种情况，尺寸为1xn的θ2乘以尺寸为n的x。这就得到了1x1的输出。然后乘以nx1，N（x；θ）的输出维数为nx1。θ2中有n个元素，θ1中有n个元素。总共有n+n（2n）个元素

对于第二种情况，尺寸为nxn的θ乘以尺寸为n的x。这使得G（x；θ）的输出维数为nx1。在这种情况下，θ有n*n（n^2）个元素

因此，优点在于，计算第一种情况然后计算第二种情况在计算上是便宜的