for in = 1:nlayer a{in} = zeros(arch(in),mini_batch_size); z{in} = zeros(arch(in),mini_batch_size); end

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。

相关问题

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。

function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n) %SGD stochastic gradient descent delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer}); nabla_bias{end} = mean(delta,2); nabla_weight{end} = (delta*a{end-1}')/mini_batch_size; for in = nlayer-1:-1:2 delta = weight{in+1}'*delta.*hidenActiFcn(z{in}); nabla_bias{in} = mean(delta,2); nabla_weight{in} = (delta*a{in-1}')/mini_batch_size; end for in = 2:nlayer weight{in} = (1-eta*lambda/n)*weight{in} - eta*nabla_weight{in}; bias{in} = bias{in} - eta*nabla_bias{in}; end end

这段代码是实现了一个基于随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）算法的神经网络训练函数。该函数接收的输入参数包括：

- `hidenActiFcn`，隐藏层的激活函数类型；
- `outputActiFcn`，输出层的激活函数类型；
- `weight`，网络的权重参数；
- `bias`，网络的偏置参数；
- `nabla_weight`，当前mini-batch的权重梯度；
- `nabla_bias`，当前mini-batch的偏置梯度；
- `nlayer`，神经网络的层数；
- `mini_batch_size`，mini-batch的大小；
- `eta`，学习率；
- `a`，每层的激活值；
- `z`，每层的加权输入值；
- `y`，期望输出值；
- `lambda`，L2正则化系数；
- `n`，训练集大小。

具体来说，该函数实现了以下步骤：

1. 计算输出层的偏导数 `delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer})`，并计算输出层的权重和偏置的梯度 `nabla_bias{end} = mean(delta,2); nabla_weight{end} = (delta*a{end-1}')/mini_batch_size;`。

2. 从倒数第二层开始，计算每一层的偏导数和梯度，并将其存储在 `delta`、`nabla_bias` 和 `nabla_weight` 中。

3. 根据梯度下降算法更新每层的权重和偏置参数。

4. 返回更新后的权重和偏置参数。

其中，步骤3中的权重和偏置参数的更新公式为：

weight{in} =  (1-eta*lambda/n)*weight{in} - eta*nabla_weight{in};
bias{in} = bias{in} - eta*nabla_bias{in};

其中，`in` 表示当前层的下标。这里使用了L2正则化来防止过拟合。