深度学习算法很大程度上基于矩阵运算。例如神经网络中的全连接本质上是一个矩阵乘法，而卷积运算也通常是用矩阵乘法来实现的。有一些科研工作者为了让神经网络的计算更快捷，提出了二值化网络的方法，就是将网络权重压缩成只用两种值表示的形式，这样就可以用一些 trick 加速计算了。例如两个二进制向量点乘，可以用计算机中的与运算代替，然后统计结果中 1 的个数即可。 然而有时候为了降低压缩带来的误差，只允许其中