python搭建神经网络

神经网络的维度问题

神经网络的知识我就在这不多说了，主要是神经网络搭建要注意维度的问题。
如果用numpy搭建，首先确保输入的维度，如果输入是个一维行向量，如果你print(input.shape)，你可以看到它是这样的，比如(9, )。因为就相当于第二个维度没有，因为它认为是标量引起的。但这在计算的时候一定要注意np.dot的时候，它是将一维向量和你所相乘的矩阵的最后一维的向量依次相乘在相加。
比如，
X = np.array([0.5, 0.1, 0.1])
weights = np.array([[0.5, -0.6], [0.1, -0.2], [0.1, 0.7]])
X形状是(3,1)，weights是(3,2)，np.dot的结果则是将x分别和[0.5, 0.1, 0.1]及[-0.6, -0.2, 0.7]求点积的结果，最后形状是(2,1).
在反向传播时候，要注意的是X不能直接采用X.T这种方法，这样会报错，可以采用X[:,None],这种方法来进行转置。
想练习可以参考我的github:
https://github.com/bensss20112011/first_neural_network