Нейронную

Какая все-таки отличная вещь — умножение матриц! 
71

---

Вы вновь можете видеть, как, используя строку и столбец, кото­
рые соответствуют искомому элементу (в данном случае вторая стро­
ка и второй столбец), мы получаем два произведения, 
) и (4* 8),  
сложение которых дает 18 + 32 = 50.
Продолжая действовать в таком же духе, находим, что левый 
нижний элемент равен (3*5) + (4*7) = 15 + 28 = 43, а правый верх­
ний — (1*6) + (2*8) = 6 + 16 = 22.
На следующей иллюстрации продемонстрировано использование 
переменных вместо чисел:
Это всего лишь другой способ описания подхода, с помощью ко­
торого мы умножаем матрицы. Используя буквы, вместо которых 
могут быть подставлены любые числа, мы даем общее описание это­
го подхода. Такое описание действительно является более общим, 
чем предыдущее, поскольку применимо к матрицам различных 
размеров.
72 
Глава 1. Как работают нейронные сети

---

Говоря о применимости описанного подхода к матрицам любо­
го размера, следует сделать одну важную оговорку: умножаемые 
матрицы должны быть совместимыми. Вы поймете, в чем здесь 
дело, вспомнив, как отбирали попарно элементы из строк первой 
матрицы и столбцов второй: этот метод не сможет работать, если 
количество элементов в строке не будет совпадать с количеством 
элементов в столбце. Поэтому вы не сможете умножить матрицу 
2x2 на матрицу 5x5. Попытайтесь это сделать, и сами увидите, по­
чему это невозможно. Чтобы матрицы можно было умножить, ко­
личество столбцов в первой из них должно совпадать с количеством 
строк во второй.
В разных руководствах этот тип матричного умножения может 
встречаться под разными названиями: скалярное произведение, то­