"ef initialize_parameters(n_x, n_h, n_y): \"\"\" argument: n_x -- size of the in"
时间: 2023-08-06 20:01:11 浏览: 60
ef initialize_parameters(n_x, n_h, n_y): """函数用于初始化神经网络的参数。
参数:
n_x -- 输入层的大小
n_h -- 隐藏层的大小
n_y -- 输出层的大小
返回值:
parameters -- 包含初始化参数的字典,包括:
W1 -- 第一个隐藏层的权重矩阵,形状为(n_h, n_x)
b1 -- 第一个隐藏层的偏置向量,形状为(n_h, 1)
W2 -- 输出层的权重矩阵,形状为(n_y, n_h)
b2 -- 输出层的偏置向量,形状为(n_y, 1)
"""
# 初始化权重矩阵和偏置向量
W1 = np.random.randn(n_h, n_x) * 0.01
b1 = np.zeros((n_h, 1))
W2 = np.random.randn(n_y, n_h) * 0.01
b2 = np.zeros((n_y, 1))
# 将参数存入字典中
parameters = {"W1": W1,
"b1": b1,
"W2": W2,
"b2": b2}
# 返回参数字典
return parameters
以上为使用Python编写的initialize_parameters函数。该函数用于初始化神经网络的参数,包括输入层到隐藏层之间的权重矩阵和偏置向量,以及隐藏层到输出层之间的权重矩阵和偏置向量。参数n_x、n_h和n_y分别表示输入层、隐藏层和输出层的大小。函数通过使用随机数生成权重矩阵和偏置向量,并将其存入字典parameters中,最后返回该字典作为输出。