矩阵乘积（重点） 把 向量A的i行 看作行向量， 向量B的j列 看作列向量， 其内积 作为结果的 i行j列 的元素
比如，两个向量乘积计算过程如下：
哈达玛积 Hadamard积适用于两个相同形状的矩阵，符号的含义是相同行数相同列数的数相乘，作为新矩阵对应函数和列数的值
下图表现了哈达玛积的计算过程，很直观
转置矩阵 转置矩阵是将矩阵A的i行j列的元素转换为新矩阵的j行i列，转置矩阵在原矩阵左上角加上一个小t表示
总结 本片博客主要介绍向量和矩阵的基础知识，其中多维向量内积与神经单元加权输入的关系（w = (w1, w2, w3, w4, …)，b = (x1, x2, x3, x4, …)，则 z = w*xb）以及矩阵的乘积计算（i行j列 = A的i行向量与B的j列向量内积）是重点 。
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