밑바닥부터 시작하는 딥러닝

79

3

장

-

신경망

3.3.2

행렬의 내적(행렬 곱)

이어서 행렬 (

2

차원 배열 )의 내적을 구하는 방법을 알아보겠습니다. 예를 들어

2

×

2

행렬의 내

적은 [그림

3

-

11

]처럼 계산합니다.

그림

3-11

행렬의 내적 계산 방법

그림에서처럼 행렬 내적은 왼쪽 행렬의 행(가로 )과 오른쪽 행렬의 열 (세로 방향)을 원소별로

곱하고 그 값들을 더해서 계산합니다. 그리고 그 계산 결과가 새로운 다차원 배열의 원소가 됩

니다. 예를 들어

A

의

1

행과

B

의

1

열을 곱한 값은 결과 행렬의

1

행

1

번째 원소가 되고,

A

의

2

행과

B

의

1

열을 곱한 결과는

2

행

1

번째 원소가 됩니다. 참고로 이 책에서는 ‘수식에서의 행

렬’을 굵은 글씨로 표기합니다. 예를 들어 행렬은

A

처럼 표기하여 원소가 하나인 스칼라값(예

컨대

a

와

b

)이나 파이썬 코드에서의 변수명과 구별합니다. 이 계산을 파이썬으로 구현하면 다

음과 같습니다.

>>>

A

=

np

.

array

([[

1

,

2

],

[

3

,

4

]])

>>>

A

.

shape

(

2

,

2

)

>>>

B

=

np

.

array

([[

5

,

6

],

[

7

,

8

]])

>>>

B

.

shape

(

2

,

2

)

>>>

np

.

dot

(

A

,

B

)

array

([[

19

,

22

],

[

43

,

50

]])

이 코드에서

A

와

B

는

2

×

2

행렬이며,

*

이들 두 행렬의 내적은 넘파이 함수

np

.

dot

( )으로 계

*