def initialize_parameters_deep(layers_dims):

这是一个用来初始化深层神经网络参数的函数，输入参数 layers_dims 是一个列表，其中 layers_dims[l] 表示第 l 层神经元的数量。该函数返回一个 Python 字典对象，其中包含了用于深度神经网络的所有层的权重矩阵和偏置向量。具体来说，函数将会根据输入的层数和每层神经元的数量，随机初始化权重和偏置向量，然后将它们保存在一个 Python 字典中并返回。这些初始化的参数将用于神经网络的正向传播和反向传播计算。

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def initialize_parameters_deep(layers_dims): """ 此函数是为了初始化多层网络参数而使用的函数。 参数： layers_dims - 包含我们网络中每个图层的节点数量的列表 返回： parameters - 包含参数“W1”，“b1”，...，“WL”，“bL”的字典： W1 - 权重矩阵，维度为（layers_dims [1]，layers_dims [1-1]） bl - 偏向量，维度为（layers_dims [1]，1） """ np.random.seed(3) parameters = {} L = len(layers_dims) for l in range(1,L): parameters["W" + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) / np.sqrt(layers_dims[l - 1]) parameters["b" + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1)) #确保我要的数据的格式是正确的 assert(parameters["W" + str(l)].shape == (layers_dims[l], layers_dims[l-1])) assert(parameters["b" + str(l)].shape == (layers_dims[l], 1)) return parameters

这段代码是用来初始化多层神经网络的参数的，其中layers_dims是一个列表，包含了每一层神经网络的节点数量。函数返回一个字典，包含了每一层的权重矩阵和偏置向量。在代码中，使用了随机初始化权重矩阵，并且使用了np.sqrt(layers_dims[l-1])来对权重矩阵进行缩放，以确保梯度不会变得太大。同时，偏置向量被初始化为全零向量。

def initialize_population(population_size, chromosome_size):

这是一个函数定义，用于初始化一个遗传算法的种群（population）。其中，population_size 表示种群中包含的个体数量， chromosome_size 表示每个个体的染色体长度。

具体实现方式可能会因语言而异，但一般的思路是随机生成符合要求的染色体序列，并将其存储为一个列表或数组，作为初始种群。

示例代码（Python）：

import random

def initialize_population(population_size, chromosome_size):
    population = []
    for i in range(population_size):
        chromosome = [random.randint(0, 1) for j in range(chromosome_size)]
        population.append(chromosome)
    return population

这个函数会返回一个二维列表，其中每个子列表代表一个个体，子列表中的每个元素代表染色体的一个基因。这里假设染色体是由0和1组成的二进制串。