关于numpy的内积函数–>np.dot(X,W)

注意：内积的顺序是不能变化的。

去掉偏执只要权重简化模型：

$X \times W=Y$

可以看出，矩阵内积的形状变化：

$\mid1\times2\mid \times \mid2 \times 3\mid = \mid1 \times 3\mid$

在位数上是对应的上的。

简单三层神经网络

可以看，矩阵内积的形状变化：

$\mid1\times2\mid \times \mid2 \times 3\mid \times \mid 3 \times 2 \mid = \mid2 \times 2\mid$