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Theano - Numpy 新手

wangxinarhat / 2288人閱讀

摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)中的矩陣公約水平方向?yàn)榫仃嚨男校Q直方向?yàn)榫仃嚨牧校恳恍袨橐粋€(gè)樣例記錄。因此輸入表示由個(gè)樣例記錄，每個(gè)樣例具有個(gè)維度屬性組成的矩陣。如果為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，那么權(quán)重矩陣的表示形式為的矩陣。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的矩陣公約

水平方向?yàn)榫仃嚨男校Q直方向?yàn)榫仃嚨牧校恳恍袨橐粋€(gè)樣例（記錄）。 因此輸入[10, 5]表示：由10個(gè)樣例（記錄），每個(gè)樣例具有5個(gè)維度（屬性）組成的矩陣。如果[10,5]為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，那么權(quán)重矩陣的表示形式為[5, #hid]的矩陣。
考慮一下數(shù)組：

import numpy as np
np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])
np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]).shape

# 這是一個(gè)3*2的矩陣，即有3行2列
# 輸出矩陣的第3行，第1列元素
np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])[2, 0]
廣播(broadcasting)

Numpy 在對(duì)不同形狀的數(shù)組進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)進(jìn)行廣播。通俗的意思就是：較小的數(shù)組或標(biāo)量將會(huì)被廣播（擴(kuò)展）形成一個(gè)較大尺寸的數(shù)組，得到相匹配的形狀。
例如：

import numpy as np
a = np.asarray([1.0, 2.0, 3.0])
b = 2.0
a * b   # array([2., 4., 6.])
# 較小尺寸的b在a*b運(yùn)算期間，被擴(kuò)展為和a同樣尺寸的數(shù)組array([2., 2., 2.])
# 這樣極大地簡(jiǎn)化了b的書(shū)寫(xiě)，用標(biāo)量2.0代替array([2.0, 2.0, 2.0])。

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