おもしろい...各中間層の入り口、出力、状態がベクターで表すことができること、これは私には明らかです。また、隣接する層間の接続の重みを表すことが自然であることも明らかです。しかし、私は決して何かを考えていません。そのようなマトリックスによるそのようなベクトルの乗算（線形代数の素晴らしいルールに従って）が意味のある結果をもたらすことがわかります。どういうわけか「あなたの指で」を説明できますか？おもちゃの例では、たとえば。描く方法がわからないのは残念です。おそらく絵は助けになるでしょう...
たとえば、2つの数字の作業を計算するためにニューラルネットワークを教えるタスクがあると想像してください。ニューラルネットワークにワーク2と3を計算したいとします。これらの数値をベクトルの形で提示できます[2]および[3]。

次に、重量行列を使用します。これは、入力データ（ベクトル）と出力データ（ベクトル）の接続方法を決定します。私たちのタスクでは、天秤座マトリックスは次のようになります。

[10]
[0 1]
[0 0]

このような重みのマトリックスは、週末を得るために入力データを組み合わせる方法をニューラルネットワークに示しています。この例では、重みマトリックスには、入力ベクトルの最初の要素に出力ベクトルの最初の要素を掛け、入力ベクトルの2番目の要素に出力ベクトルの2番目の要素を掛ける必要があると述べています。入力ベクトルの3番目の要素は何にも影響しないため、無視できます。

出力値を取得するために、ベクトル[2、3]に天秤座マトリックスを掛けるだけです。

[1 0] [2] [2]
[0 1] * [3] = [3]
[0 0] [0]

そして、答えが得られます：2 * 3 = 6。

したがって、マトリックスとベクトルを使用して、ニューラルネットワークがデータを増やして結合するのに役立ちます。これにより、パターンを見つけてさまざまな問題を解決できます。