首页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);

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);

时间: 2024-03-30 22:35:18 浏览: 55

方法——效率分析-（HDUACM2010版_06）并查集（最小生成树）

方法(1)——效率分析 find1(x) { return set[x]; } Merge1(a,b) { i = min(a,b); j = max(a,b); for (k=1; k<=N; k++) { if (set[k] == j) set[k] = i; } } Θ(1) Θ(N)

这是一段代码，用于初始化神经网络参数，并设置训练选项。 - randInitializeWeights函数用于随机初始化神经网络的参数。其中，input_layer_size表示输入层的神经元数量，hidden_layer_size表示隐藏层的神经元数量，num_labels表示输出层的神经元数量（即分类的类别数量）。该函数会返回一个大小为hidden_layer_size x (input_layer_size + 1)的矩阵initial_Theta1，以及一个大小为num_labels x (hidden_layer_size + 1)的矩阵initial_Theta2，这两个矩阵分别对应神经网络的输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重矩阵。 - 将initial_Theta1和initial_Theta2矩阵展开成一个长向量，并将它们连接起来，得到一个大小为(input_layer_size + 1) x hidden_layer_size + (hidden_layer_size + 1) x num_labels的长向量initial_nn_params，作为神经网络的初始参数。 - optimset函数用于设置训练选项。其中，'MaxIter'表示最大迭代次数，这里设置为500次。最终，我们将会得到一个大小为(input_layer_size + 1) x hidden_layer_size + (hidden_layer_size + 1) x num_labels的初始参数向量initial_nn_params，以及一个包含最大迭代次数的训练选项options。

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