Python 机器学习中矩阵维数的确定

因此，我最近对机器学习产生了兴趣，现在正在学习一些课程。然而，就像10年前我做线性代数一样，我对权重的矩阵维数有一些问题

我试图构造一个包含两个隐藏层的代码，输入和输出节点。我的输入数据（输入和目标）由5行25列组成。5张图片，每张25像素。每幅图片都是一个字母（a、B、C、D、E）

因此，包含从输入节点到第一个隐藏层的权重的矩阵的维数应为[25 x某物]

包含从第一个隐藏层到第二个隐藏层的权重的矩阵的维数应为[x 5]

包含从第二层到输出节点的权重的矩阵的维数应为 [5倍左右]。输出应该有五行，因为它可以是5个字母中的一个

我试着从这个网页上获取灵感来建立我的矩阵，但它不起作用

由于该操作系统给我带来了很多麻烦，我修改了以下代码（3layer.py）以进行测试：

总结一下我的问题，假设我的输入被确定为5张图片，每张25像素[5x25]，我希望我的输出与我的输入基本相同（用1个字母回答）。我的三重矩阵应该有哪些维度？如何计算？

请将您的代码张贴在此处，而不是场外。