在神经网络中，为什么传统上将神经元的数量设置为2^n？

在神经网络中，传统上将神经元的数量设置为2^n的原因有以下几点：

1. 计算效率：在神经网络中，神经元之间的连接通常使用矩阵运算来表示。而矩阵运算在计算机中的实现通常依赖于并行计算的技术，而并行计算的效率往往与计算单元的数量有关。将神经元的数量设置为2^n，可以更好地利用计算机硬件的并行计算能力，提高计算效率。
2. 内存管理：在神经网络中，神经元之间的连接通常需要存储权重参数。将神经元的数量设置为2^n，可以使得权重参数的存储更加高效。例如，当神经元数量为8时，可以使用一个8x8的矩阵来存储所有的权重参数，而不需要额外的内存空间来存储不必要的参数。
3. 网络结构：在神经网络中，网络的层数和每层的神经元数量通常是固定的。将神经元的数量设置为2^n，可以更好地满足网络结构的要求，使得网络的设计更加灵活和简洁。
4. 数据表示：在神经网络中，输入和输出的数据通常是以二进制形式表示的。将神经元的数量设置为2^n，可以更好地适应数据的表示和处理，提高网络的表达能力和学习能力。

总结起来，将神经元的数量设置为2^n可以提高计算效率、内存管理、网络结构的灵活性，并且更好地适应数据的表示和处理。