解释这段代码NormGrad = sum(abs(GradNew)); GradNew=GradNew/NormGrad; CostOld=CostNew;

这段代码是在神经网络训练中用于对梯度进行归一化的操作。具体解释如下：

1. 首先计算梯度的L1范数，即将梯度中每个元素的绝对值相加得到一个标量值，表示梯度的大小。

2. 接着将梯度中的每个元素除以该L1范数，从而将所有梯度元素的大小限制在[0,1]之间，实现梯度的归一化。

3. 最后将当前的损失函数值保存到CostOld中，以备后续使用。

总的来说，这段代码的作用是对梯度进行归一化，从而使得神经网络的训练更加稳定和高效。

相关问题

解释这段代码：GradNew = GradNew - GradNew(coord); desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) ); desc(coord) = - sum(desc);

这段代码涉及到一个优化算法中的梯度下降过程，其中包含以下几个步骤：

1. GradNew = GradNew - GradNew(coord)：GradNew是当前点的梯度值，GradNew(coord)表示GradNew中第coord维的值，这一步是将GradNew中第coord维的值置为0，相当于将坐标轴固定在了该维度上。

2. (SigmaNew>0) | (GradNew<0)：表示一个逻辑或操作，其中SigmaNew>0表示SigmaNew的值大于0，GradNew<0表示GradNew的值小于0，任意一个条件满足即返回true，表示需要更新当前点。

3. desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) )：desc是当前点的梯度下降方向，-表示朝着梯度下降的方向移动，.*表示对应元素相乘，将GradNew中满足条件的元素乘以-1，其余元素为0，即只更新需要更新的维度。

4. desc(coord) = - sum(desc)：将desc中第coord维的值置为-sum(desc)，表示在该维度上将所有需要更新的方向求和，得到最终的梯度下降方向。

解释这段代码：function [Sigma,S,CostNew] = graphupdate(KH,Sigma,GradNew,CostNew,option) %------------------------------------------------------------------------------% % Initialize初始化 %------------------------------------------------------------------------------% gold = (sqrt(5)+1)/2 ; SigmaInit = Sigma; SigmaNew = SigmaInit; NormGrad = sum(abs(GradNew)); GradNew=GradNew/NormGrad; CostOld=CostNew;

这段代码实现了一个名为 "graphupdate" 的函数，并定义了输入参数 KH、Sigma、GradNew、CostNew 和 option，以及输出参数 Sigma、S 和 CostNew。

接下来是函数的主体部分，它开始执行初始化操作。gold 变量被初始化为黄金比例，SigmaInit 和 SigmaNew 变量被初始化为输入参数 Sigma。NormGrad 变量计算了 GradNew 的绝对值之和，GradNew 变量被标准化为其绝对值之和，以便在后续计算过程中进行更准确的比较。CostOld 变量被初始化为 CostNew。

这段代码实现了一个优化算法的一步更新过程，具体实现需要结合后续代码进行分析。