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训练神经网络时，参(cān )数与权重的初始化和更新也都是二(èr )进制层面进行运算。神经元之间的(de )连接强度即权重，是大量的0和1的运(yùn )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(🔛)效的二进制处理能力。

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人工智能（AI）的领域中(zhōng )，二进制也起着至关重要的作用。机器学习和深度学习模型的训练和(hé )推理都是基于大量二进制数据进行(háng )的。是图像、文本，还是音频信号(hào )，这些信息计算机内部都被转化为(wéi )0和1的形式。

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