C# Math.Net矩阵维度必须匹配。

Question

C# Math.Net矩阵维度必须匹配。

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我尝试将这个Python神经网络代码翻译为C#。我正在使用Math.Net Numerics处理矩阵，这是我目前在C#中编写的代码：

https://gist.github.com/miloharper/c5db6590f26d99ab2670#file-main-py

using System;
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
using MathNet.Numerics;
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double;

namespace NeuralNetwork
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            NeuralNetwork NN = new NeuralNetwork();

            Console.WriteLine("Random starting synaptic weights: ");
            Console.WriteLine(NN.SynapticWeights);

            Matrix<double> TrainingSetInput = DenseMatrix.OfArray(new double[,] { { 0, 0, 1 }, { 1, 1, 1 }, { 1, 0, 1 }, { 0, 1, 1 } });
            Matrix<double> TrainingSetOutput = DenseMatrix.OfArray(new double[,] { { 0, 1, 1, 0 } }).Transpose();

            NN.Train(TrainingSetInput, TrainingSetOutput, 10000);

            Console.WriteLine("New synaptic weights after training: ");
            Console.WriteLine(NN.SynapticWeights);

            Console.WriteLine("Considering new situation {1, 0, 0} -> ?: ");
            Console.WriteLine(NN.Think(DenseMatrix.OfArray(new double[,] { { 1, 0, 0 } })));

            Console.ReadLine();
        }
    }

    class NeuralNetwork
    {
        private Matrix<double> _SynapticWeights;

        public NeuralNetwork()
        {
            _SynapticWeights = 2 * Matrix<double>.Build.Random(3, 1) - 1;
        }

        private Matrix<double> Sigmoid(Matrix<double> Input)
        {
            return 1 / (1 + Matrix<double>.Exp(-Input));
        }

        private Matrix<double> SigmoidDerivative(Matrix<double> Input)
        {
            return Input * (1 - Input); //NEW Exception here
        }

        public Matrix<double> Think(Matrix<double> Input)
        {
            return Sigmoid((Input * _SynapticWeights)); //Exception here (Solved)
        }

        public void Train(Matrix<double> TrainingInput, Matrix<double> TrainingOutput, int TrainingIterations)
        {
            for (int Index = 0; Index < TrainingIterations; Index++)
            {
                Matrix<double> Output = Think(TrainingInput);
                Matrix<double> Error = TrainingOutput - Output;
                Matrix<double> Adjustment = Matrix<double>.op_DotMultiply(TrainingInput.Transpose(), Error * SigmoidDerivative(Output));

                _SynapticWeights += Adjustment;
            }
        }

        public Matrix<double> SynapticWeights { get { return _SynapticWeights; } set { _SynapticWeights = value; } }
    }
}

当我执行它时，它在第53行显示了一个异常（代码中该行有注释）。它说：

“矩阵维度必须一致：op1为4x3，op2为3x1”

我是复制错了还是Math.Net库出了问题？

提前感谢 :D

- prenone

虽然Python代码实际上写的是“点”，但它明显意味着简单的矩阵*向量乘法，而不是点积。因此，请尝试这个（我找到的Matrix类定义了一个operator *）。 - tevemadar

我尝试了*运算符，但它仍然不起作用。 - prenone

另一个可能的问题是行和列的不同解释。虽然这将破坏数学背后的内容，但您可以快速测试交换参数顺序是否突然“修复”了点或*。如果有效，则一切都相对于原始Python代码的期望进行了转置。 - tevemadar

好的，我尝试交换行和列，但是它没有做任何事情。一个矩阵是3x1（SynapticWeights），另一个是4x3（TrainingSetInput）。显然我不知道如何正确地将它们进行点乘。 - prenone

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嗯，我真的很好奇昨天你尝试了什么，如果你现在只是按照下面的讨论尝试return Sigmoid(Input * _SynapticsWeights);。 - tevemadar

抱歉，我现在不在家，无法查看代码 - prenone

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- NamiraJV · Answer 1

据我所见，问题不在库代码中。您正在尝试使用op_DotMultiply函数（第53行）执行逐元素矩阵乘法。在这种情况下，从错误消息中可以明显看出，由于大小差异，矩阵无法相乘：第一个矩阵为4x3，第二个矩阵为3x1。

我建议查看这些矩阵的大小：TrainingSetInput和_SynapticWeights（查看Train函数，在其中调用了带有错误大小矩阵的Think）。检查它们是否生成正确。并且考虑一下您是否真正需要逐元素矩阵乘法或通常的乘法。如果您需要更多关于矩阵乘法的信息，可以使用以下链接：

Element-wise: https://en.wikipedia.org/wiki/Hadamard_product_(matrices)

Usual: https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication