这是答案视频
在这道练习中 我要求你使用矩阵乘法计算网络的输出
之所以要使用矩阵乘法
是因为与单独相乘和求和相比 矩阵乘法更高效
但是要进行矩阵乘法运算
我们需要更改 weights 张量的大小
所以 我们输入 weights.view(5, 1)
它会将 weights 张量的形状变成 5 行 1 列
features 的形状是 1 行 5 列
现在可以进行矩阵乘法运算了
乘法和加法运算 变做一步完成
然后与偏差项相加
传入激活函数中
获得输出
就像我之前提到的
你可以将这些简单神经网络堆叠成一个多层神经网络
使网络能够发现数据中的规律和联系
变得更强大
现在 weights 不再是一个简单的向量
而是一个矩阵
这些是输入向量 x_1 x_2 x_3
看做 x 向量 它们是特征
然后是将输入与中间层级中的一个隐藏单元相连的权重
这个中间层级通常称为隐藏层 隐藏层有隐藏单元
这个隐藏层有 2 个单元
特征（输入）
是行向量
与这里的第一列相乘
获得输出
即 h_1 的值
然后使 features 与第二列相乘
获得 h_2 的值
从数学角度来说 将这些看做矩阵和向量并进行线性代数运算
要获得这个隐藏层的值
我们在特征向量（x_1 到 x_n）
和权重矩阵之间
进行矩阵乘法
然后和之前一样
将这些值传入激活函数里
或者不传入激活函数里
直接获取网络的原始输出
我在这里生成了一些数据
即一些特征 随机权重矩阵和偏差项
你将使用这些数据计算多层网络的输出
这个网络有 3 个输入特征
两个隐藏单元和一个输出单元
我在这里列出来了
我们将创建三个特征 即这个 features 向量
使 n_input = 3
形状是这样的 有两个隐藏单元和一个输出单元
使用这些值创建权重矩阵现在由你来计算
这个多层网络的输出
你可以使用之前为网络输出和隐藏层
定义的激活函数加油！