Element wise product(Hadamard product) VS Matrix multiplication

Element wise product or Hadamard product (아다마르 곱)

각 행렬의 원소끼리만 곱한 것을 의미한다.

일반 행렬곱은 m x n과 n x p의 꼴의 두 행렬을 곱하지만, 아다마르 곱은 m x n과 m x n의 꼴의 두 행렬을 곱한다.

 

 

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

np.dot(a,b) ## np.dot 행렬곱 연산

===================
array([[19, 22],
       [43, 50]])
       
       
np.matmul(a,b) ## np.dot 행렬곱 연산(matrix multiplication)
===================
array([[19, 22],
       [43, 50]])
       
import tensorflow as tf

tf.math.multiply(
    x, y, name=None
)

 

Matrix multiplication (행렬 곱셉)

일반적인 행렬곱셈을 의미한다.

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

a*b        ## element wise product , Hadamard product (아다마르 곱)

====================
array([[ 5, 12],
       [21, 32]])
     
     

import tensorflow as tf

tf.tensordot(
    a, b, axes, name=None
)