继续解释 for Nu = 0.05 % for iterateReference = 1: size(reference_wrt_filter,1) for iterateReference = 1: size(reference_wrt_filter,1) MSE =0; Error = primary_wrt_filter(1, iterateReference) - (reference_wrt_filter(iterateReference,:) * W_2(:,1)); X = reference_wrt_filter(iterateReference,:); Nu_by_Epsilon = Nu / (Epsilon + (X * X')); if iterateReference < 46501 Error = primary_wrt_filter(1, iterateReference) - (reference_wrt_filter(iterateReference,:) * W_1(:,1)); W_1 = W_1 + (Nu_by_Epsilon * (Error * X)'); errorSquare = (primary_wrt_filter(1, 1:iterateReference)' - (reference_wrt_filter(1:iterateReference, :) * W_1(:,1))).^2; MSE = sum(errorSquare)/(iterateReference); performance_curve1(iterateReference,1) = MSE; end W_2 = W_2 + (Nu_by_Epsilon * (Error * X)');

这段代码是一个循环，用于训练权重矩阵 `W_1` 和 `W_2`。循环迭代变量 `iterateReference` 取值范围为 1 到 `reference_wrt_filter` 的行数。

在每次迭代中，首先计算误差 `Error`，即 `primary_wrt_filter` 中的一个元素减去 `reference_wrt_filter` 和 `W_1` 或 `W_2` 的乘积。然后，根据学习率 `Nu` 和归一化因子 `Nu_by_Epsilon` 来更新权重矩阵。

如果 `iterateReference` 小于 46501，说明是在更新 `W_1`。在这种情况下，还计算了均方误差（Mean Squared Error，MSE），即预测值与实际值之间的差的平方的平均值。将 MSE 存储到 `performance_curve1` 中的对应位置。

最后，使用相同的方法更新 `W_2` 权重矩阵。

整个循环的目的是通过不断调整权重矩阵来最小化预测值与实际值之间的误差。

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解释performance_curve1 = zeros(46500,1); performance_curve2 = zeros(18461,1); primary_wrt_filter = primary(1 , order:end); %truncate primary reference_wrt_filter = zeros((primary_size - order),order); for update = (order) : primary_size %make reference_wrt_filter according to filter for update1=1:order reference_wrt_filter((update-order+1),update1) = reference(update-update1+1); end end disp(size(reference_wrt_filter,1));

这段代码的作用是创建并操作两个零向量 `performance_curve1` 和 `performance_curve2`，它们的长度分别为 46500 和 18461。接下来，通过截取 `primary` 向量的一部分，得到新的 `primary_wrt_filter` 向量。然后，根据 `filter` 的顺序，创建一个大小为 `(primary_size - order) × order` 的零矩阵 `reference_wrt_filter`。最后，通过循环将 `reference` 向量的一部分赋值给 `reference_wrt_filter`。

代码最后一行使用 `disp` 函数输出 `reference_wrt_filter` 的行数。

def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output,x def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): elif activation_choose == 'relu': return relu(x)

这段代码存在一些问题，其中 `activated` 函数中的 `elif` 缺少了 `if`，应该改为如下形式：

def activated(activation_choose, x):
    if activation_choose == 'relu':
        return relu(x)

此外，`relu` 函数中的 `return` 语句应该改为只返回 `output`，而不是返回 `output` 和 `x`，即：

def relu(x):
    output = np.maximum(0, x)
    return output

最后，你还需要在代码的开头导入 `numpy` 库，即添加如下语句：

import numpy as np

这样就可以正常运行了。