self.params['W1'] = weight_init_std * \ np.random.randn(input_size, hidden_size)什么意思
时间: 2024-05-29 08:15:28 浏览: 8
这行代码是在初始化神经网络中的第一层权重矩阵,其中:
- `self` 是指神经网络对象本身。
- `params` 是一个字典,用于存储神经网络中的所有参数,包括权重矩阵和偏置向量。
- `W1` 是第一层权重矩阵的键值。
- `weight_init_std` 是一个标量,用于指定初始化权重矩阵时的标准差。
- `np.random.randn(input_size, hidden_size)` 是用于生成一个形状为 `(input_size, hidden_size)` 的随机矩阵,其中 `input_size` 和 `hidden_size` 分别表示输入层和隐藏层的神经元数量。
综上所述,这行代码的作用是初始化神经网络的第一层权重矩阵,并将其存储在 `params` 字典中的 `W1` 键下。
相关问题
self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)这段代码是什么意思、
这段代码用于将一个名为 "W1" 的键值对添加到 "params" 字典中。键 "W1" 表示权重矩阵的名称,其值是通过随机生成服从标准正态分布的随机数数组,并乘以权重初始化标准差。该数组的大小是 input_size 行 hidden_size 列。这样做的目的是在神经网络中初始化一个权重矩阵,用于连接输入层和隐藏层之间的神经元。
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。
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