w1 = np.random.randn(n_h, n_x) * 0.01

这段代码是用于初始化神经网络的权重矩阵w1，其中n_h表示隐藏层神经元的个数，n_x表示输入层神经元的个数。np.random.randn(n_h, n_x)会生成一个大小为n_h * n_x的随机矩阵，每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。乘以0.01是为了将权重矩阵的值控制在一个较小的范围内，避免出现梯度消失或爆炸的问题。

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class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size1,hidden_size2, output_size, weight_init_std=0.01): # 初始化权重 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * \ np.random.randn(input_size, hidden_size1) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size1) self.params['W2'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size1, hidden_size2) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_size2) self.params['W3'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size2, output_size) self.params['b3'] = np.zeros(output_size) self.params['ConVW1']=0.4*np.random.normal(0,1,size=150).reshape(6,5,5,1).transpose(0, 3, 1, 2) self.params['ConVW2']=0.25*np.random.normal(0,1,size=2400).reshape(16,6,5,5) self.params['ConVB1']=np.zeros(6) self.params['ConVB2']=np.zeros(16)

这段代码定义了一个名为TwoLayerNet的类，用于构建一个具有两个隐藏层的神经网络模型。在初始化方法中，首先会初始化权重和偏置。权重W1和W2是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的，而偏置b1和b2则被初始化为全零。然后，还定义了一些卷积层的参数，包括卷积权重和偏置。卷积权重ConVW1和ConVW2也是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的，而偏置ConVB1和ConVB2则被初始化为全零。

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

在代码的第11行，报错是因为 x 中的索引应该是整数类型，而不是浮点数类型。在这行代码中，索引 `x[rand_idx, :]` 访问的是 x 中的第 rand_idx 行。但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。

为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式：

x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1)

这样就会将 rand_idx 转换为整数类型，然后使用整数索引来访问 x 中的行。