np.random.randn和np.zeros用法

`np.random.randn()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于生成服从标准正态分布 (Normal Distribution with mean=0 and standard deviation=1) 的随机浮点数数组。这个函数接收一到两个参数，如果只传入一个整数 n，则返回一个 n 维的数组，每个元素都是独立的标准正态分布；如果有两个参数 m 和 n，则返回一个 m 行 n 列的二维数组，包含独立的标准正态分布值。

`np.zeros()` 是另一个用于创建数组的函数，它会创建一个指定形状的数组，所有的元素都被初始化为 0。这个函数接收一个或多个参数，可以是一个数字表示一维数组长度，也可以是一个元组表示多维度数组的形状。

两者结合使用时，如上述例子所示，通常用来初始化神经网络的权重和偏置。`np.random.randn(n_h, n_x)` 初始化了从标准正态分布随机取值的权重矩阵，而 `np.zeros((n_h, 1))` 和 `np.zeros((n_y, 1))` 分别创建了对应隐藏层和输出层的初始偏置向量，这些都是神经网络训练过程中重要的参数，它们会影响模型的学习过程和最终输出。

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self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))

这段代码是神经网络类构造函数中的一部分，它用于初始化神经网络的参数。其中，`self.weights1` 和 `self.weights2` 分别是输入层到隐藏层和隐藏层到输出层之间的权重矩阵，使用 `np.random.randn` 函数随机生成。`self.bias1` 和 `self.bias2` 分别是隐藏层和输出层的偏置向量，使用 `np.zeros` 函数初始化为全零向量。这些参数用于计算神经网络的前向传播过程，从而生成预测结果。

class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size1,hidden_size2, output_size, weight_init_std=0.01): # 初始化权重 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * \ np.random.randn(input_size, hidden_size1) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size1) self.params['W2'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size1, hidden_size2) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_size2) self.params['W3'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size2, output_size) self.params['b3'] = np.zeros(output_size) self.params['ConVW1']=0.4*np.random.normal(0,1,size=150).reshape(6,5,5,1).transpose(0, 3, 1, 2) self.params['ConVW2']=0.25*np.random.normal(0,1,size=2400).reshape(16,6,5,5) self.params['ConVB1']=np.zeros(6) self.params['ConVB2']=np.zeros(16)

这段代码定义了一个名为TwoLayerNet的类，用于构建一个具有两个隐藏层的神经网络模型。在初始化方法中，首先会初始化权重和偏置。权重W1和W2是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的，而偏置b1和b2则被初始化为全零。然后，还定义了一些卷积层的参数，包括卷积权重和偏置。卷积权重ConVW1和ConVW2也是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的，而偏置ConVB1和ConVB2则被初始化为全零。