def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): # 重みの初期化 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b2'] = np.zeros(output_size) # レイヤの生成 self.layers = OrderedDict() self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W1'], self.params['b1']) self.layers['Relu1'] = Relu() self.layers['Affine2'] = Affine(self.params['W2'], self.params['b2']) self.lastLayer = SoftmaxWithLoss()

这段代码是一个神经网络的初始化函数。在初始化函数中，首先定义了神经网络的参数（weights和biases）的字典self.params。我们使用高斯分布来初始化权重矩阵W1和W2，并将偏置向量b1和b2初始化为全零向量。其中input_size表示输入层的大小，hidden_size表示隐藏层的大小，output_size表示输出层的大小。weight_init_std是权重的标准差，用于控制初始化的范围。

接下来，我们创建了神经网络的层次结构，使用了有序字典self.layers来保存每一层的名称和对应的层对象。首先是第一层Affine层，其权重矩阵W1和偏置向量b1是之前定义的self.params['W1']和self.params['b1']。然后是激活函数层Relu，使用了ReLU激活函数。最后是第二层Affine层，其权重矩阵W2和偏置向量b2是之前定义的self.params['W2']和self.params['b2']。

最后，定义了最后一层的损失函数SoftmaxWithLoss()，用于计算神经网络输出的softmax概率分布和真实标签之间的损失。这样，我们就完成了神经网络的初始化过程。