initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size)
时间: 2023-06-26 12:03:19 浏览: 48
这行代码是在使用随机初始化方法来初始化神经网络中第一层权重矩阵的参数。其中,`input_layer_size` 表示输入层的神经元数量,`hidden_layer_size` 表示隐藏层的神经元数量。`randInitializeWeights` 函数会返回一个大小为 `(hidden_layer_size, input_layer_size + 1)` 的矩阵,其中 `+1` 表示偏置项。这个矩阵的每个元素都是从均匀分布 `[−ε, ε]` 中随机选取的,其中 `ε` 是一个很小的数,通常取 `sqrt(6)/sqrt(input_layer_size+hidden_layer_size+1)`。这样做的目的是为了打破对称性,并且避免所有的权重都初始化为相同的值,从而使得神经网络能够更好地学习到不同的特征。
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initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); %初始化神经网络参数 initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels); %初始化神经网络参数 initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; options = optimset('MaxIter', 500);
这是一段代码,用于初始化神经网络参数,并设置训练选项。
- randInitializeWeights函数用于随机初始化神经网络的参数。其中,input_layer_size表示输入层的神经元数量,hidden_layer_size表示隐藏层的神经元数量,num_labels表示输出层的神经元数量(即分类的类别数量)。该函数会返回一个大小为hidden_layer_size x (input_layer_size + 1)的矩阵initial_Theta1,以及一个大小为num_labels x (hidden_layer_size + 1)的矩阵initial_Theta2,这两个矩阵分别对应神经网络的输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重矩阵。
- 将initial_Theta1和initial_Theta2矩阵展开成一个长向量,并将它们连接起来,得到一个大小为(input_layer_size + 1) x hidden_layer_size + (hidden_layer_size + 1) x num_labels的长向量initial_nn_params,作为神经网络的初始参数。
- optimset函数用于设置训练选项。其中,'MaxIter'表示最大迭代次数,这里设置为500次。
最终,我们将会得到一个大小为(input_layer_size + 1) x hidden_layer_size + (hidden_layer_size + 1) x num_labels的初始参数向量initial_nn_params,以及一个包含最大迭代次数的训练选项options。
X = images'; y = labels'; initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); %初始化神经网络参数 initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels); %初始化神经网络参数 initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; options = optimset('MaxIter', 500); lambda = 1; costFunction = @(p) nnCostFunction(p, ... % 用训练样本计算最优参数 input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... num_labels, X, y, lambda); [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options); Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ... hidden_layer_size, (input_layer_size + 1)); Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ... num_labels, (hidden_layer_size + 1));
这是一段MATLAB代码,它用于训练一个基于神经网络的图像分类器,并计算最优的神经网络参数。具体来说,该代码中的X是一个包含所有图像数据的矩阵,y是一个包含所有图像类别编号的向量,input_layer_size、hidden_layer_size和num_labels分别表示神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。首先,使用randInitializeWeights函数初始化神经网络的参数initial_Theta1和initial_Theta2,并将它们拼接成一个向量initial_nn_params。接下来,使用optimset函数创建一个options结构体,用于设置fmincg函数的最大迭代次数。然后,定义costFunction函数,它调用nnCostFunction函数计算神经网络的代价函数,并返回最优参数。在costFunction函数中,使用lambda参数控制正则化项的权重。接下来,使用fmincg函数,以initial_nn_params为初始值,options为优化选项,以costFunction为目标函数,计算最优的神经网络参数nn_params和最小化的代价cost。最后,将nn_params向量拆分成Theta1和Theta2矩阵,分别表示神经网络的第一层和第二层的权重参数。