私はニューラルネットワークについて基本的な知識があります。私は、異なるカテゴリラベルに対応する0または1を格納するy行列（期待される結果）が必要であることを理解しています。一例として、桁認識の場合、識別される番号が6の場合、yベクトルは[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]である必要があります。しかし、私がMXNetの例in MXNet.jl repository on Githubを見ると、
は私がジュリアにmxnet.jlとmxnetメインドキュメントから次の例を複製しようとしている： A = Variable('A')
B = Variable('B')
C = B * A
D = C + Constant(1)
# get gradient node.
gA, gB = D.grad(wrt=[A, B])
# compiles the gradient functi