学号：20021110085 姓名：郑佳
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【嵌牛导读】要想深入理解卷积神经网络，其实一些常见的矩阵相关知识必须掌握。
【嵌牛鼻子】【神经网络】神经网络中的矩阵的理解
【嵌牛正文】
在《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书中，看到讲解矩阵的章节，加深了我对矩阵的理解。
脱离应用理解数学是很难的。将矩阵放在深度学习的环境里可以较好的理解矩阵的含义。
这里假设你已经学过矩阵。
对于神经网络，我更倾向于理解为：因素（输入层）、影响因子（权重），结果（输出层），这更贴近实际中的因果关系。
先假设有如下矩阵：
根据矩阵的计算规则，画出模型图，如下：
输入层是 x1 与 x2，可理解为因素，对于每个因素，都有3个权重，组合起来会导致 3个结果。
权重矩阵的第一行（1，2，3），从图中可以看出是 从 x1 伸出的三条黑线，是 作用于 x1 的所有权重，分别会影响R1、R2、R3。
权重矩阵的第一列（1，4），从图中可以看出是指向 结果R1 的两条输入线，是仅影响 R1 的全部权重。
总结一下，权重矩阵也可以这么理解：
权重矩阵的每行对应一个因素。每行的数字是作用于某个因素的所有权重。
权重矩阵的每列对应一个结果。每列的数字是影响某个结果的全部权重。
知道这个，就很容易理解权重矩阵与输入层和输出层元素个数的关系了。
若输入层有2个元素，输出需要有3个元素，那么权重矩阵就必须是 2行3列。2行对应2个输入因素，3列对应3个结果。
前面讲的矩阵运算，左矩阵是一维矩阵，如果是二维、三维，如何理解呢？
输入层怎么会出现二维呢？会的，如果我们进行批量处理，即处理完（x1,x2）这对因素，我们还要处理（y1,y2）等因素，就可以组合成二维或多维矩阵形式。每一行就代表一个要处理的二元因素。每行因素之间没有任何联系，也互不影响，只是纯粹的计算方便，而摞在一起。
从上面一段话可以看出来，其实每行的数据，是没有任何关联的。上式可理解为下面二式的简略写法。
所以，我们可以像前面的结论一样，这么理解多维的输入层矩阵运算：
输入矩阵的每行对应一次运算，各行互不关联、互不影响。
每次只考虑一行，最后将结果摞在一起。
最后，个人理解，矩阵纯粹就是人为定义的数据的排列方式而已，矩阵的乘法就是人为定义的计算规则。矩阵就只是个数学大师们发明的趁手的工具，没有任何的自然意义，有点像计算机领域的语法糖。
以上仅为个人理解，欢迎指正。
