DNN反向传播矢量化理解

下面只是方便理解，在神经网络的实现中，假定输入X$\mathbf{X}$，每一行是一个样本，即形状可以表示为n×d1$n\times d_1$, 其经过线性层得到Y$\mathbf{Y}$，其每一行是一个样本，则形状可以表示为n×d2$n\times d_2$，则用公式可以表示为：

Y=X∗W$$\mathbf{Y}=\mathbf{X}\ast W$$

形状为：

n×d2=n×d1∗d1×d2$$n\times d_2=n\times d_1\ast d_1\times d_2$$

理解反向传播的矢量化：