深層学習のaffine_back（誤差逆伝播法）が実装できません 参考にしたサイトではどれも同じようなものになってるのですが

Question

コード（式だけをコピペしました）ｆは準伝番　ｂは逆伝播
    def f(self,x):
        self.x = x
        return np.dot(self.x, self.w) + self.by
    def b(self,dout,eta):
        dx = np.dot(dout, self.w.T)
        self.dW = np.dot(self.x.T, dout)
        self.db = np.sum(dout, axis=0)
        return dx dw db

ディープラーニングのaffin_backがどれもこのようになってるのですがxとdoutで行列の大きさが違ってしまうのと（それでエラーが出る）
のとたとえそこが同じでも重みWの大きさと違ってしまいます

なぜどこのサイトでもこのような式になってるのですか？
あとself.w = self.w - etaself.dW1
self.by = self.by - etaself.db1
の重み更新式がclassとは別のところに定義されている理由が知りたいです
もしこれが間違ってるのなら正しい式を回答していただけると

Answer 1

np.matrixにしたら動きました