ニュートラルネットワークの次元について

ゼロから作るDeepLearningの三章を読んでいたのですが、行列の部分で分からなくなってしまい、質問させて貰いました。
具体的には以下のコードによる、説明です。

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
A.shape

(2.3)

B = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
B.shape

(3,2)

np.dot(A,B)

array([[22,28],[49,64]])

こちらのコードの説明としまして、「行列Aの1次元めの要素数(列数)と行列Bの0次元目の要素数(行数)を同じ値にする必要がある」さらに、「行列Aの1次元めの要素数(3)と行列Bの0次元めの要素数(3)は同じ値」とも記載されていました。
疑問な点なのですが、「次元」とは「列」のことか「行」のことかどちらを表しているのでしょうか。
少々混乱してしまった為、どなたか教えて頂けましたら幸いです。
よろしくお願いします

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

これはプログラミングというよりも線形代数のお話になりますが、二つの行列を掛け算したい場合、例えばAxBの場合は、Aの列数とBの行数が一致していないと計算をすることができません。

これを教材では「行列Aの1次元めの要素数(列数)と行列Bの0次元目の要素数(行数)を同じ値にする必要がある」さらに、「行列Aの1次元めの要素数(3)と行列Bの0次元めの要素数(3)は同じ値」と説明されてますが、これはnumpyでいうA[i][j]のiの部分が0次元(つまり行)で、jの部分が1次元(つまり列)のことを指しているような気がします。つまり、1次元は列で、0次元は行を指していると思います。

どちらにしても、とてもややこしくて嫌な訳し方ですね...汗

投稿2020/01/29 10:14