machine-learning - 与尺寸的点积误差

Question

我目前正在和 julia 一起学习 ML，在尝试计算 2 个矩阵的点积时遇到了问题，代码如下:

w, b = zeros(size(train_x, 1), 1), 0
println("Weights size : $(size(w'))")
println("Train X size : $(size(train_x))")
result = dot(w', train_x)

形状是:
* w 形状 : (1, 12288)
* train_x 形状:(12288, 209)

这个调用给了我一个错误:
DimensionMismatch(“点积参数的长度为 12288 和 2568192”)

我错过了什么吗？这个点积使用 numpy 是有效的，所以我有点困惑。

Answer 1

Julia 中的 dot 函数仅适用于严格意义上的点积——向量空间上的内积，即两个向量之间的内积。看起来你只想将向量与矩阵相乘。在这种情况下，您可以使用

w = zeros(size(train_x, 1)) # no need for the extra dimension
result = w' * train_x

* 将进行矩阵向量乘法。在 Julia 中，与 Numpy 不同，但与 Matlab 一样，.* 用于元素乘法。