琳的法术天赋评分计算如下：
这个计算过程对于每个考生的每个评估指标都会执行一次，并且所有考生的计算同时完成！
最终的计算结果是：
这个最终评分矩阵表示：
艾琳的法术天赋评分是 86，战斗潜能是 77，耐力指数是 101。
里昂的法术天赋是 97，战斗潜能是 94，耐力指数是 124。
莉娅的法术天赋是 93，战斗潜能是 96，耐力指数是 119。
所有的考生都在一瞬间得到了完整的评分！
第四步：最终评估（非线性转换 & 输出）
学院的导师们会使用神秘的咒语（激活函数，比如 sigoid 或 re）来进一步修正分数，确保最终的排名不会出现异常。
如果使用re（修正线性单元），所有负数会被转换成 0（但这里没有负数，所以不变）：
如果使用ftax（用于分类任务），最终得分会被转换成概率，表示谁最有可能成为学院的冠军。
比喻：矩阵乘法 = 一次性评估所有考生的魔法计算
输入矩阵（x） = 考生的原始能力数据。
权重矩阵（w） = 魔法学院的评估标准，决定哪些能力更重要。
矩阵乘法（x x w） = 一次性计算所有考生在所有评估指标上的得分，而不是逐个手动计算。
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