神经网络矩阵的点乘与叉乘概述

  1. 点乘
    点乘:两个矩阵对应位置元素相乘(逐元素级 element - wise)
    实现方式:可通过 * 和 torch.mul(x, y) 函数实现(含广播机制)
    模型符号:一个圆圈中间加一个实心点
  2. 叉乘
    叉乘:传统线性代数中的矩阵乘法
    实现方式:可以通过 torch.mm() 和 torch.matmul() 实现(含广播机制)
    模型符号:一个圆圈中间加一个叉(×)
  3. 相加
    相加:逐元素相加
    实现方式:可以通过 + 和 torch.add(x, y) 函数实现
    模型符号:一个圆圈中间加一个加号(+)



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