神经网络反向传播中形状不匹配错误的解决方法

在神经网络的反向传播过程中，出现了一个形状不匹配的错误。具体来说，错误信息显示的是：

'ValueError: shapes (50,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)'

这个错误是由于矩阵乘法中的形状不匹配引起的。在代码中，我们需要将'self.delta2'与'self.W2'进行矩阵乘法运算，但是它们的形状不匹配。

在这种情况下，'self.delta2'的形状是(50, 3)，表示50个样本中每个样本的3个输出误差，而'self.W2'的形状是(1, 3)，表示1个隐藏层神经元与3个输出层神经元之间的权重。

要解决这个问题，我们需要将'self.W2'的形状转置，使其变为(3, 1)，这样就可以与'self.delta2'的形状进行矩阵乘法运算。

修改代码如下：

self.error_hidden = np.dot(self.delta2, self.W2.T)

这样就可以修复这个错误，并继续训练神经网络。