深度学习核对矩阵的维数对w权重矩阵的维数的计算

简介: 深度学习核对矩阵的维数对w权重矩阵的维数的计算

8.png(n,m):n为神经节点数,m为样本数

由上图我们可以设几个例子:

已知:

9.png
10.png
可知11.png

x可以看做是a^[0]

已知:12.png
13.png
可知:14.png
分析第一个例子,由行列矩阵相乘理解因为z是(3,1)的,而x是(2,1)的,要变成z(3,1),w只能是(3,2)。

因此可得结论(建议直接记) :
15.png
16.png
17.png
18.png

目录
相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习
【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介
【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介
【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介
|
5月前
|
机器学习/深度学习
【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
【从零开始学习深度学习】23. CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 编译器
Python程序到计算图一键转化,详解清华开源深度学习编译器MagPy
【10月更文挑战第26天】MagPy是一款由清华大学研发的开源深度学习编译器,可将Python程序一键转化为计算图,简化模型构建和优化过程。它支持多种深度学习框架,具备自动化、灵活性、优化性能好和易于扩展等特点,适用于模型构建、迁移、部署及教学研究。尽管MagPy具有诸多优势,但在算子支持、优化策略等方面仍面临挑战。
44 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【从零开始学习深度学习】46. 目标检测中锚框的概念、计算方法、样本锚框标注方式及如何选取预测边界框
【从零开始学习深度学习】46. 目标检测中锚框的概念、计算方法、样本锚框标注方式及如何选取预测边界框
|
1月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 安全
深度学习之安全多方计算
基于深度学习的安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,简称MPC)是一种密码学技术,旨在让多个参与方在不暴露各自数据的前提下,协作完成一个计算任务。
43 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 异构计算
面向高效能计算的深度学习框架优化策略
【8月更文第9天】随着深度学习在各个领域的广泛应用,对训练模型的速度和效率要求越来越高。为了满足这些需求,深度学习框架需要针对不同硬件平台进行优化。本文将探讨针对GPU、TPU等硬件平台的优化策略,重点关注数据传输效率、并行计算策略及内存管理等方面。
143 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
现代深度学习框架构建问题之链式法则在反向传播中的作用如何解决
现代深度学习框架构建问题之链式法则在反向传播中的作用如何解决
55 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法框架/工具
【深度学习】OneFlow深度框架:数据流图与异步计算的科技革新
【深度学习】OneFlow深度框架:数据流图与异步计算的科技革新
71 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
|
6月前
|
机器学习/深度学习 移动开发 数据挖掘
如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
如何在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型