我正在开发一个基于神经网络原理的模型。 我有一个输入图层,权重和输出图层:
[1,2] -- [ [1,1] , [1,1] ] --> [3,3]
我的问题是Python是否有一种简单的方法(使用numpy)来计算输出层而不进行循环和循环。
目前的实施是:
for i in range(0,number_of_out_neurons):
out_neuron_adder_toWrap = weights[i] * all_input_layer
out_neuron[i] = sum(out_neuron_adder) <-- wrapping
答案 0 :(得分:2)
您可以使用numpy.dot
In [1]: import numpy as np
In [2]: a
Out[2]: array([1, 2])
In [3]: b
Out[3]:
array([[1, 1],
[1, 1]])
In [4]: np.dot(a,b)
Out[4]: array([3, 3])
以下是关于numpy.dot