grad1= grad1 + d1[1:][:,np.newaxis] @ xi[:,np.newaxis].T
时间: 2024-06-03 11:12:38 浏览: 8
这段代码是将一个二维数组d1的第二行及其之后的所有行(即d1[1:])与一个一维数组xi进行矩阵乘法,得到一个二维数组,然后将其加到另一个二维数组grad1上。具体来说,d1[1:][:, np.newaxis]会将d1的第二行及其之后的所有行转换成一个列向量的形式,而xi[:, np.newaxis]则将xi转换成一个列向量的形式。两个列向量相乘得到的结果是一个二维数组,它的行数与d1的行数相同,列数与xi的长度相同。最后将这个二维数组加到grad1上,相当于对grad1的第二行及其之后的所有行进行了更新。
相关问题
grad2 = grad2 + d2.T[:,np.newaxis] @ a1i[:,np.newaxis].T
这行代码是在计算反向传播中第二层权重矩阵的梯度。其中,grad2代表第二层权重矩阵的梯度,d2是第二层的误差项,a1i是第一层输出的列向量。这行代码的实现方式是使用向量化的方式,np.newaxis是为了让列向量能够转化为矩阵进行乘法运算,@符号表示矩阵乘法。最终计算结果是一个矩阵,该矩阵的行数为第二层神经元的个数,列数为第一层神经元的个数。
grad= np.vstack((j_0[:,np.newaxis],j_1))
这行代码的作用是将两个numpy数组 `j_0` 和 `j_1` 沿着垂直方向拼接起来,形成一个新的二维数组。具体来说,`j_0[:,np.newaxis]` 将 `j_0` 转换成一个列向量,然后和 `j_1` 拼接起来,形成一个新的二维数组。拼接后的数组的第一行是 `j_0` 的列向量形式,第二行是 `j_1` 的原始形式。最终的结果是一个二维数组,行数为 `j_0` 的长度加上 `j_1` 的长度,列数为 `j_0` 和 `j_1` 的列数中的最大值。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)