[nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options);
时间: 2024-03-30 11:35:06 浏览: 11
这行代码使用fmincg函数对神经网络进行训练,获取最优参数nn_params和代价cost。
fmincg函数是一个优化函数,用于寻找最优参数。其中,costFunction表示要最小化的函数,initial_nn_params表示初始参数,options表示训练选项。该函数会返回一个最优参数向量nn_params和一个包含每次迭代代价的向量cost。
在这里,我们使用了costFunction作为要最小化的函数,其返回值为代价J和梯度grad。initial_nn_params是之前初始化的神经网络参数,options是之前设置的训练选项。最终,fmincg函数将会返回训练好的最优参数nn_params和每次迭代的代价cost。
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X = images'; y = labels'; initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); %初始化神经网络参数 initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels); %初始化神经网络参数 initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; options = optimset('MaxIter', 500); lambda = 1; costFunction = @(p) nnCostFunction(p, ... % 用训练样本计算最优参数 input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... num_labels, X, y, lambda); [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options); Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ... hidden_layer_size, (input_layer_size + 1)); Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ... num_labels, (hidden_layer_size + 1));
这是一段MATLAB代码,它用于训练一个基于神经网络的图像分类器,并计算最优的神经网络参数。具体来说,该代码中的X是一个包含所有图像数据的矩阵,y是一个包含所有图像类别编号的向量,input_layer_size、hidden_layer_size和num_labels分别表示神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。首先,使用randInitializeWeights函数初始化神经网络的参数initial_Theta1和initial_Theta2,并将它们拼接成一个向量initial_nn_params。接下来,使用optimset函数创建一个options结构体,用于设置fmincg函数的最大迭代次数。然后,定义costFunction函数,它调用nnCostFunction函数计算神经网络的代价函数,并返回最优参数。在costFunction函数中,使用lambda参数控制正则化项的权重。接下来,使用fmincg函数,以initial_nn_params为初始值,options为优化选项,以costFunction为目标函数,计算最优的神经网络参数nn_params和最小化的代价cost。最后,将nn_params向量拆分成Theta1和Theta2矩阵,分别表示神经网络的第一层和第二层的权重参数。
matlab运用神经网络的代码
以下是使用 MATLAB 实现神经网络的示例代码:
```
% 读取数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);
% 设定神经网络参数
input_layer_size = 2;
hidden_layer_size = 5;
num_labels = 1;
% 初始化随机权重
initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size);
initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels);
initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)];
% 设定神经网络参数
options = optimset('MaxIter', 50);
lambda = 1;
% 训练神经网络
costFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels, X, y, lambda);
[nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options);
% 预测结果
pred = predict(Theta1, Theta2, X);
% 显示结果
fprintf('Training Set Accuracy: %f\n', mean(double(pred == y)) * 100);
```
以上代码中使用了 `fmincg` 函数进行神经网络训练,使用了 `nnCostFunction` 函数计算代价函数,使用了 `predict` 函数进行预测。你需要自行实现这些函数。