（1）概念

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點積在數(shù)學中，又稱數(shù)量積（dot product; scalar product），是指接受在實數(shù)R上的兩個向量并返回一個實數(shù)值標量的二元運算。

兩個向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的點積定義為：

a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。

使用矩陣乘法并把（縱列）向量當作n×1?矩陣，點積還可以寫為：

a·b=（a^T）*b，這里的a^T指示矩陣a的轉置。

（2）機器學習中幾種常見的乘積(product)

參考：(1條消息) 機器學習中幾種常見的乘積(product)_oldlybaby的博客-博客_frobenius內積

一、Frobenius inner product （矩陣內積）
適用范圍：兩個相同大小的矩陣
符號表示：< A , B >F
定義：給定兩個大小均為m × n m \times nm×n的實矩陣A , B \mathbf{A},\mathbf{B}A,B，即：

二、dot product (點積)
注：矩陣內積退化成向量形式就是點積，也可以稱作向量內積

適用范圍：維度相同的兩個向量
符號表示：a ? b?
定義：
對于兩向量?a=[a1, ... ,an]和b = [ b 1 , ? . . . ? , b n ]

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持續(xù)學習！??！?

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網(wǎng)站名稱：dotproduct【點積】-創(chuàng)新互聯(lián)
本文路徑：http://m.rwnh.cn/article34/ddsdpe.html

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