step_sizes = logspace(-4, -1, n_steps); 这段代码是什么意思

这段代码是在生成一个长度为n_steps的等比数列，该数列的起始值是10的-4次方，终止值是10的-1次方，数列中每个元素之间的比率是相等的。这些数被用作梯度下降算法中每次更新参数时的步长（step size）。其中，logspace函数是用来生成等比数列的函数，它的用法和linspace函数类似，但是它生成的是对数等比数列。

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step_sizes = logspace(-4, -1, n_steps);这是什么意思

这段代码使用了MATLAB或Python的内置函数`logspace`，用于生成一个等比数列。具体来说，这段代码生成了一个长度为n_steps的等比数列，数列的起始值为10的-4次方，结束值为10的-1次方，这样生成的数列中每个数都是前一个数乘以(10的1/10次方)得到的，即两个数的比例为10的1/10次方，也就是约为1.2589。这个数列通常用于设置学习率或步长等参数，用于控制模型的训练速度和效果。其中，数列越小，步长越小，模型训练的速度越慢，但是精度可能会更高；数列越大，步长越大，模型训练的速度越快，但是精度可能会更低。

step_sizes = logspace(-4, -1, n_steps); % 不同时间步长这段代码什么意思

这段代码是在定义一个向量 `step_sizes`，包含了从 $10^{-4}$ 到 $10^{-1}$ 之间均匀分布的 $n_{steps}$ 个数。其中 $n_{steps}$ 是一个预先定义好的整数。

这段代码常用于定义一系列的时间步长，这些时间步长通常用于控制数值求解器中的迭代步长或者学习率等参数的大小。在这里，我们使用了 `logspace` 函数来使得向量的元素在对数尺度上均匀分布，这通常可以更好地控制迭代的精度和稳定性。