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

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

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));%权重1 Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ... num_labels, (hidden_layer_size + 1));%权重2

这是一段代码，用于训练神经网络，并获取最优参数。

- lambda是正则化参数，用于控制过拟合程度。
- costFunction是一个匿名函数，用于计算神经网络的代价函数。其中，nnCostFunction函数用于计算神经网络的代价函数和梯度，返回值为代价J和梯度grad。
- fmincg函数是一个优化函数，用于寻找最优参数。其中，costFunction表示要最小化的函数，initial_nn_params表示初始参数，options表示训练选项。该函数会返回一个最优参数向量nn_params和一个包含每次迭代代价的向量cost。
- reshape函数用于将最优参数向量nn_params转换为权重矩阵Theta1和Theta2。其中，hidden_layer_size x (input_layer_size + 1)表示Theta1矩阵的大小，num_labels x (hidden_layer_size + 1)表示Theta2矩阵的大小。将nn_params向量的前一部分转换为Theta1矩阵，后一部分转换为Theta2矩阵。

最终，我们将会得到训练好的神经网络的权重矩阵Theta1和Theta2。

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。