那么net.LW{2,1}要求的大小是多少
时间: 2024-02-29 10:54:33 浏览: 5
在这个例子中,net.LW{2,1}是指神经网络对象net的第二层权重矩阵,它应该是一个大小为`outputnum x hiddennum`的矩阵,其中`outputnum`是输出层神经元的数量,`hiddennum`是隐藏层神经元的数量。
因此,如果要将矩阵w2分配给net.LW{2,1},那么w2的大小应该是`outputnum x hiddennum`。如果w2的大小与这个要求不匹配,那么就需要重新塑形w2以满足要求。
相关问题
W2 = net.lw{2,1};中W2的解释
W2 是一个矩阵,表示神经网络中第二层的权重矩阵,其大小为 (numHiddenNeurons x numInputNeurons),其中 numHiddenNeurons 是隐藏层神经元的数量,numInputNeurons 是输入层神经元的数量。这个权重矩阵用于计算隐藏层神经元的输出,是神经网络中非常重要的参数之一。
net.LW{3,2} must be a 3200-by-25 matrix.
这个问题涉及到神经网络中的权重矩阵。假设这个神经网络有3层,其中第1层有3200个神经元,第2层有25个神经元,第3层有1个神经元。那么net.LW{3,2}表示第2层到第3层之间的权重矩阵,其大小应该是25-by-3200。其中25表示第2层有25个神经元,3200表示第3层有3200个神经元。这个权重矩阵中的每个元素都表示两个神经元之间的连接权重,通过这些权重可以将上一层的输出传递到下一层,进而实现神经网络的计算和预测。