numpy.dot - 形狀錯誤 - 神經網絡

Question

我正在嘗試將這些A1和W2矩陣相乘（ Z2 = W2.dot(A1) ）：

A1 : [[0.42940542]
 [0.55013895]]
W2 : [[-0.4734037  -0.39642393 -0.05440914 -0.24011293 -0.03670913 -0.37523234]
 [-0.45501004  0.23881832  0.21831658  0.32237388  0.25674681  0.27956714]]

但是我得到這個錯誤shapes (2,6) and (2,1) not aligned: 6 (dim 1) != 2 (dim 0) ，為什么？ 將 (2,1) 與 (2,6) 矩陣相乘不是很正常嗎？

因為我有一個hidden layer with 2 nodes一個帶有6 nodes的輸出層

Answer 1

在數學上這是不可能的，因為您將 (2, 6) 矩陣乘以 (2, 1)。 您需要做的就是轉置 W2。

PS：請注意，在線性代數中 np.dot(W2.T, A1) 與 np.dot(A1.T, W2) 不同

import numpy as np

A1 = np.asarray([[0.42940542], [0.55013895]])
W2 = np.asarray([[
    -0.4734037, -0.39642393, -0.05440914, -0.24011293, -0.03670913, -0.37523234
], [-0.45501004, 0.23881832, 0.21831658, 0.32237388, 0.25674681, 0.27956714]])
print(W2.shape, A1.shape)  # (2, 6), (2, 1)
Z2 = W2.T @ A1
print(Z2)

結果將是： [[-0.45360086] [-0.03884332] [ 0.09674087] [ 0.07424463] [ 0.12548332] [-0.00732603]]