深度学习入门 : 基于Python的理论与实现

3.3  多维数组的运算 

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图3-13　

A

是二维矩阵、

B

是一维数组时，也要保持对应维度的元素个数一致

23 × 2 3

形状：

保持一致

B C=A

3.3.3

　神经网络的内积

下面我们使用

NumPy

矩阵来实现神经网络。这里我们以图3

-

14 中的简

单神经网络为对象。这个神经网络省略了偏置和激活函数，只有权重。

X W Y=

2 2 × 3

3

1

2

3

5

4

6

)(

1 3 5

2 4 6

一致

x

1

x

2

y

1

y

2

y

3

图3-14　通过矩阵的乘积进行神经网络的运算

实现该神经网络时，要注意

X

、

W

、

Y

的形状，特别是

X

和

W

的对应

维度的元素个数是否一致，这一点很重要。

>>> X = np.array([1, 2])

>>> X.shape

(2,)

>>> W = np.array([[1, 3, 5], [2, 4, 6]])

>>> print(W)

[[1 3 5]

[2 4 6]]

>>> W.shape