矩阵乘法的两种角度理解

深度学习中的线性代数2：矩阵乘法-刘博的文章-知乎中提到：

当我们把A看做由行向量组成，B由列向量组成，这种方式是最“自然”的表示方式。或者，我们可以将A看做由列向量组成，B由行向量组成，从这种方式理解的乘法能得到一种非常难以理解的表示方式

对此，我来补充一下：

对于矩阵乘法

C=AB，

其在i，j处的值为

c_{ij}=\sum_k a_{ik}b_{kj}=a_{i1}b_{1j}+\dots+a_{in}b_{nj}

而从A的列向量和B的行向量进行外积的视角，对于A的第k列和B的第k行，其外积的结果在i,j处恰恰是a_{ik}b_{kj}

然后将k的取值走一圈即可。

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