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。

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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。