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训练神经(🥞)网络时，参数与权重的(de )初始化和更新(🚯)也都是二进制层面进行运(yùn )算。神经元之间的连接(🦂)强度即权重，是(shì )大量的0和1的运算进(😟)行了反向传播更新。这一过程产生了数以亿计的运算，依赖于高效的(de )二进制处理能力。

例(😲)如，一幅标准的24位(wèi )色图像中，每个像(🌴)素由3个字节构成，每(měi )个字节可以表示256种颜色变化(🔢)（2^8=256）。，每(měi )个像素的颜色用24位二进制(🐌)数表示——8位(wèi )用于红色，8位用于绿色，8位用于蓝色(🏡)。这样，当我们获取到所有像素的信息(🥀)后，就可以将它们组合成一串长长的二进制数，形(xíng )成一幅图像的完整表示。

二进制系统(🍢)中(zhōng )，每一个数字位称为“比特”。比特是(🐬)(shì )信息的最小单位，组合多个比特，可以(yǐ )表示更大(🤯)的数值或信息。计算机内部，所有的数(🤓)据、指令和信息最终都是以二(èr )进制的形式存储(✏)和处理的。比如，一个字节包含(hán )8个比(👼)特，可以表达从0到255的十进制数值。

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