self.params['W1'] = weight_init_std * \ np.random.randn(input_size, hidden_size)什么意思

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

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。

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01): # 重みの初期化 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b2'] = np.zeros(output_size) # レイヤの生成 self.layers = OrderedDict() self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W1'], self.params['b1']) self.layers['Relu1'] = Relu() self.layers['Affine2'] = Affine(self.params['W2'], self.params['b2']) self.lastLayer = SoftmaxWithLoss()

这段代码是一个神经网络的初始化函数。在初始化函数中，首先定义了神经网络的参数（weights和biases）的字典self.params。我们使用高斯分布来初始化权重矩阵W1和W2，并将偏置向量b1和b2初始化为全零向量。其中input_size表示输入层的大小，hidden_size表示隐藏层的大小，output_size表示输出层的大小。weight_init_std是权重的标准差，用于控制初始化的范围。

接下来，我们创建了神经网络的层次结构，使用了有序字典self.layers来保存每一层的名称和对应的层对象。首先是第一层Affine层，其权重矩阵W1和偏置向量b1是之前定义的self.params['W1']和self.params['b1']。然后是激活函数层Relu，使用了ReLU激活函数。最后是第二层Affine层，其权重矩阵W2和偏置向量b2是之前定义的self.params['W2']和self.params['b2']。

最后，定义了最后一层的损失函数SoftmaxWithLoss()，用于计算神经网络输出的softmax概率分布和真实标签之间的损失。这样，我们就完成了神经网络的初始化过程。