神经网络前向传播 w的维度与含义
我们都知道神经网络中每一个隐层都有参数w和b，输入x首先要乘以w再加上b，最后传入激活函数就会得到这个隐层的输出。——但是，具体w是什么形状、它和x怎么乘、加上的b是在哪里之类的一直不是很清晰，因为在一些算法讲义里这一块一讲起来就容易用各种符号，看起来很复杂（虽然它并不难），而且这方面细节也并不耽误我们去定义和使用神经网络，所以就似懂非懂了。 但后来在学习推荐系统、word2vector之类的时候，就经常得用到训练好的权重，所以清楚其维度与意义是非常重要的。 以一个简单的神经网络来举例子（如..
