Theta2 = nnTheta[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1)

时间: 2023-06-20 16:08:59 浏览: 70
这行代码是用于将神经网络的参数矩阵 nnTheta 中的第二层权重 Theta2 提取出来,并且将其重新 reshape 成一个 num_labels 行,hidden_layer_size+1 列的矩阵。其中,input_layer_size 表示输入层的节点数,hidden_layer_size 表示隐藏层的节点数,num_labels 表示输出层的节点数。在这里,偏置单元也被视为一个节点,因此 hidden_layer_size+1 表示隐藏层的节点数加一。
相关问题

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。

def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history

这是一个用于神经网络模型的梯度下降函数。它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和输出层大小num_labels。在每个迭代步骤中,它计算代价函数的值,以及每层权重的梯度,并使用学习率和梯度来更新权重。最后,它返回更新后的权重和每个迭代步骤的代价函数值。
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def nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda): # Reshape nn_params back into the parameters Theta1 and Theta2 Theta1 = nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) Theta2 = nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) m = X.shape[0] J=0 X = np.hstack((np.ones((m,1)),X)) y10 = np.zeros((m,num_labels)) a1 = sigmoid(X @ Theta1.T) a1 = np.hstack((np.ones((m,1)), a1)) # hidden layer a2 = sigmoid(a1 @ Theta2.T) # output layer for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0) for j in range(num_labels): J = J + sum(-y10[:,j] * np.log(a2[:,j]) - (1-y10[:,j])*np.log(1-a2[:,j])) cost = 1/m* J reg_J = cost + Lambda/(2*m) * (np.sum(Theta1[:,1:]**2) + np.sum(Theta2[:,1:]**2)) # Implement the backpropagation algorithm to compute the gradients grad1 = np.zeros((Theta1.shape)) grad2 = np.zeros((Theta2.shape)) for i in range(m): xi= X[i,:] # 1 X 401 a1i = a1[i,:] # 1 X 26 a2i =a2[i,:] # 1 X 10 d2 = a2i - y10[i,:] d1 = Theta2.T @ d2.T * sigmoidGradient(np.hstack((1,xi @ Theta1.T))) grad1= grad1 + d1[1:][:,np.newaxis] @ xi[:,np.newaxis].T grad2 = grad2 + d2.T[:,np.newaxis] @ a1i[:,np.newaxis].T grad1 = 1/m * grad1 grad2 = 1/m*grad2 grad1_reg = grad1 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta1.shape[0],1)),Theta1[:,1:])) grad2_reg = grad2 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta2.shape[0],1)),Theta2[:,1:])) return cost, grad1, grad2,reg_J, grad1_reg,grad2_reg

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