Broadcasting

import numpy as np

"""
Supongamos que nuestra matriz de entrenamiento `X` es:

X = [
		[a11, a12, a13],
		[a21, a22, a23],
		[a31, a32, a33]
]

y nuestros `s` es:

s = [
		[s1],
		[s2],
		[s3]
]

nosotros cuando calculamos dL/dw y hacemos 2*X*s;
s es un vector, y el primer componente de este vector es igual
para todos los elementos de la primer fila [a11, a12, a13].
Lo mismo para la segunda, entonces queremos que `s` tambien sea
de 3x3 con la siguiente forma:

s = [
		[s1, s1, s1],
		[s2, s2, s2],
		[s3, s3, s3]
]

Esto se llama broadcasting en NumPy (cuando se amplia), y simplemente
al poner `X*s` se especifica que `s` se va expandir como lo podemos ver arriba
cuando se lo multiplica con `X`

"""

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