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向量乘法和矩阵乘法的分类和区别
向量乘法和矩阵乘法是机器学习中的数学基础，但由于二者别名和表示符号众多，导致这些不同的算法极容易混淆，相关知识也变得混乱不堪。本文利用思维导图的方式，将这些知识点整理到一起，以一个清晰的脉络来看清楚这些概念之前的区别和差异。
注：图中的表示符号用的是 LaTex 表示方法，具体代码含义如下面表格所示，另外，有些作者使用符号并不严谨，偶尔会见到符号 “滥用” 的情况，届时应以作者符号说明以及其上下文所示含义为准。
| 向量 ($\vec a$、$\vec b$)、矩阵（$A$、$B$） | 表示符号 | LeTex |
|---|---|---|
| 向量内积 | $\vec a \cdot \vec b$ ， $\vec a \bullet \vec b$ | \cdot，\bullet |
| 向量外积 | $\vec a \bigotimes \vec b$ ，$\vec a \circ \vec b$，$\vec a \times \vec b$，$\vec a \land \vec b$ | \bigotimes，\circ，\times，\land(\wedge) |
| 矩阵乘法 | $AB$，$A \times B$，$A \cdot B$，$A$@$B$(code) | –，\times，\cdot |
| 元素相乘 | $A \bigodot B$，$A \circ B$ | \bigodot，\circ |
| 矩阵直积 | $A \bigotimes B$ | \bigotimes |
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© 本文链接：https://lumingdong.cn/classification-and-difference-of-vector-multiplication-and-matrix-multiplication.html
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