for in = 1:nlayer a{in} = zeros(arch(in),mini_batch_size); z{in} = zeros(arch(in),mini_batch_size); end
时间: 2024-02-19 13:01:22 浏览: 20
这段代码是对神经网络中每一层的激活值a和加权输入值z进行初始化:
- 对于每一层in,a{in}和z{in}都被初始化为一个大小为arch(in)×mini_batch_size的矩阵,其中mini_batch_size是小批量梯度下降法中每个小批量的大小,代表了一次迭代中使用的样本数量。
- 初始化为0的原因是,在每次迭代中,激活值和加权输入值都会被重新计算,因此在初始化时不需要赋予任何初始值。
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function [a,z] = feedforward(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z) %FEEDFORWARD Return the output of the network % for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; ix = a{in-1}; %小技巧, iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{in} = hidenActiFcn(iz); z{in} = iz; end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; ix = a{nlayer-1}; iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{nlayer} = outputActiFcn(iz); z{nlayer} = iz; end
这是一个神经网络的前向传播函数,它将输入数据通过网络的各个层进行计算,最终得到输出结果。其中,hidenActiFcn和outputActiFcn分别是隐藏层和输出层的激活函数,weight和bias是各层的权重和偏置,nlayer是网络的层数,mini_batch_size是每次输入数据的批次,a和z是各层的激活值和加权和。
在函数中,循环遍历每个隐藏层,计算该层的激活值和加权和,然后将其作为下一层的输入。最后,计算输出层的激活值和加权和,得到最终的输出结果。值得注意的是,函数中使用了bsxfun函数进行矩阵运算,这是一种优化计算速度的技巧。
for in = 2:nlayer weight{in} = rand(arch(in),arch(in-1))-0.5; bias{in} = rand(arch(in),1)-0.5; nabla_weight{in} = rand(arch(in),arch(in-1)); nabla_bias{in} = rand(arch(in),1); end
这段代码是神经网络的初始化过程,其中:
- 对于每一层(从第二层开始,第一层是输入层,不需要初始化权重和偏置项),随机生成权重和偏置项,权重矩阵的大小为当前层的神经元个数(arch(in))乘上上一层的神经元个数(arch(in-1)),偏置项的大小为当前层的神经元个数(arch(in))乘上1;
- nabla_weight和nabla_bias也被初始化为与weight和bias相同大小的矩阵,用于保存反向传播算法中的权重和偏置项的梯度信息。