假设你有一个多层感知机网络（MLP），输入层有10个节点、一个单隐层共50个神经元，最后是一个3个神经元的输出层。请问网络的结构是什么样子的使用数学形式进行描述？

输入矩阵X的形状是什么？

隐藏层的权重W和偏移量b的形状是什么？

输出层权重向量W和偏移量b的形状是什么？

输出矩阵Y的形状是什么？

写出整个网络计算获得输出Y的方程式？

答：

输入矩阵X的形状是什么？

输入矩阵X的形状是m*10，其中m为批量的大小，就是我们常常设置的参数batch_size

隐藏层的权重W和偏移量b的形状是什么？

隐藏层的权重向量W的形状为10*50，隐藏层对应的偏移向量的形状为1*50

输出层权重向量W和偏移量b的形状是什么？

输出层权重向量对应的形状为50*3，对应的偏移

假设你有一个多层感知机网络（MLP），输入层有10个节点、一个单隐层共50个神经元，最后是一个3个神经元的输出层。请问网络的结构是什么样子的使用数学形式进行描述？相关推荐

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