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)');
时间: 2024-02-14 07:27:39 浏览: 26
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。
相关问题
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。
primary_wrt_filter = primary(1 , order:end); 这个什么意思
这行代码的作用是从向量 `primary` 中截取一部分,生成一个新的向量 `primary_wrt_filter`。
`primary` 是一个向量,通过 `primary(1 , order:end)`,我们从 `primary` 的第一个元素开始截取,保留从 `order` 到最后一个元素的部分。这样,我们得到了一个新的向量 `primary_wrt_filter`,它包含了 `primary` 中从第 `order` 个元素到最后一个元素的部分。换句话说,它是将 `primary` 向量截取后得到的子向量。
这种截取操作可能是为了在训练过程中仅使用 `primary` 的一部分数据进行计算和更新。
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