nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten())
时间: 2024-06-09 13:07:17 浏览: 7
这行代码将神经网络的参数Theta1和Theta2展开为一个一维数组,并将它们拼接在一起,得到一个长度为(nn_input_layer_size+1)×nn_hidden_layer_size+(nn_hidden_layer_size+1)×nn_output_layer_size的一维数组。这个数组可以作为神经网络的参数传递给优化算法进行训练。其中,flatten()函数将多维数组展开成一维数组,np.append()函数将两个数组拼接在一起。
相关问题
nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten())
这行代码将神经网络的参数 Theta1 和 Theta2 展开成一维数组,然后将它们拼接起来形成一个大的一维数组 nn_paramsFinal。这个大的一维数组可以被用来传递给优化算法,比如梯度下降算法,用于训练神经网络。在训练过程中,优化算法将会根据 nn_paramsFinal 中的数值来更新 Theta1 和 Theta2 的值,以使得神经网络的预测结果更加准确。
initial_nn_params = np.append(initial_Theta1.flatten(),initial_Theta2.flatten())
这行代码的作用是将两个矩阵(initial_Theta1和initial_Theta2)展平成一维数组,然后将这两个一维数组合并成一个更长的一维数组(initial_nn_params)。这是为了方便使用优化算法来训练神经网络模型。在反向传播过程中,需要将initial_nn_params重新转换为两个矩阵(Theta1和Theta2),以便计算梯度。
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