两个矩阵合同 机器学习

在机器学习中，两个矩阵的合同通常是指矩阵乘法（matrix multiplication）。矩阵乘法是一种常见的线性代数运算，用于将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。

在机器学习中，矩阵乘法常用于神经网络中的前向传播（forward propagation）和反向传播（backward propagation）过程中，用于计算神经元之间的权重和偏置项的加权和。矩阵乘法也常用于数据预处理（data preprocessing）中，例如将数据进行降维（dimensionality reduction）或特征提取（feature extraction）等操作。

需要注意的是，两个矩阵进行乘法时，要满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。例如，如果第一个矩阵是 m 行 n 列，第二个矩阵是 n 行 k 列，那么它们可以相乘，得到一个新的 m 行 k 列的矩阵。