插值计算当然可以用 GPU，但是用法和深度学习完全不是一个套路。

深度学习属于大力出奇迹，是一种能效比极其低的方法。属于是当你没有其他更好的算法的时候保底方法。如果你能求出直接的解析表达式，难么无论是计算速度还是效率都要高无数倍。

举个简单的例子，两个整数相加。用传统的计算方法，计算100亿次耗电量也超不过 1度电。
用深度学习计算100亿次整数加法，估计能把你搞破产了。

【 在 feng321 的大作中提到: 】
: 哦，拟合是深度学习里的概念，是可以拟合。然后计算出距离最小的直线方程，以用于估计y的坐标。
: 但用折线插值，没有意义吧？不然还研究什么？都用折线好了？插值的进一步，似乎还要保证可导性、凹凸性。
: 但插值的目的，也是要拿到一个方程，然后用方程由已知的x，推算y的值。深度学习（拟合）也是这个？
: ...................
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