MNISTチュートリアルのTensorflow tf.matmul

Question

私はテンソルフローの使い方が新しいです。ここに私の質問は次のとおりです。MNISTチュートリアル

：https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/mnist/beginners#mnist-for-ml-beginners：

はまず、我々は、発現tf.matmul（X、W）とのWによってXを掛けます。これは、xを複数の入力を持つ2Dテンソルとして処理する小さなトリックとして、Wxを使った方程式でそれらを掛けたときに反転されます。次に、bを追加し、最後にtf.nn.softmaxを適用します。

私の質問は：

bはベクトルとして初期化された理由： b = tf.Variable(tf.zeros([None,10]))またはb = tf.Variable(tf.zeros([1,10]))などb = tf.Variable(tf.zeros([10]))

としませんか？ x *のW + Bの形状以来

は以下のとおりです。あなたの答えのために[なし、784] * [784、10] + [なし]、[10]

感謝。

Answer 1

これは、バッチからではなく、バッチからすべての「イメージ」に対して同じ操作を適用するためです。したがってx * W + bは

[None , 784] * [784 , 10] + [None,10] 

はありませんが、あなたの答えのための

results = merge(None, [784] * [784, 10] + [10])