self.wih = np.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))

这段代码是用于初始化神经网络中输入层与隐藏层之间的权重（weight）矩阵的。具体来说，它使用了numpy库中的random.normal函数生成一个均值为0、标准差为self.inodes^-0.5的正态分布随机数序列，然后将这个序列reshape成一个self.hnodes行、self.inodes列的二维数组，最终赋值给self.wih。这个权重矩阵的作用是将输入层的信号转换为隐藏层的信号，从而实现神经网络的前向传播。

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import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

以下是对代码的注释：

import numpy
import scipy.special

class NeuralNetwork():
    def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
        # 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率
        self.inodes = inputnodes
        self.hnodes = hiddennodes
        self.onodes = outputnodes
        self.lr = learningrate
        
        # 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重
        # 对权重进行随机初始化，取值范围为均值为0，标准差为节点数的负平方根
        self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
        self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
        
        # 定义激活函数为 sigmoid 函数
        self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
    
    def train(self,input_list,target_list):
        # 将输入列表和目标列表转换为二维数组
        inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
        targets = numpy.array(target_list, ndmin=2).T
        
        # 计算隐藏层的输入和输出
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # 计算输出层的输入和输出
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # 计算输出层误差和隐藏层误差
        output_errors = targets - final_outputs
        hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
        
        # 更新隐藏层到输出层和输入层到隐藏层的权重
        self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
        self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
    
    def query(self,input_list):
        # 将输入列表转换为二维数组
        inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
        
        # 计算隐藏层的输入和输出
        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        
        # 计算输出层的输入和输出
        final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        
        # 返回最终输出
        return final_outputs

# 创建神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 3
output_nodes = 3
learning_rate = 0.3
n = NeuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)

# 使用训练数据进行训练
training_data = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]
for data in training_data:
    n.train(data, data)

# 使用测试数据进行测试
test_data = [0.2, 0.5, 0.8]
print(n.query(test_data))

这个神经网络实现了一个简单的自编码器，训练数据和测试数据都是由一些简单的数字组成。

hidden_inputs = np.dot(self.wih, inputs)

这是一个神经网络的前向传播过程中的一步，其中：

- `self.wih` 代表输入层和隐藏层之间的权重矩阵，其中每行代表一个隐藏层神经元的权重，每列代表输入层神经元的权重。
- `inputs` 是一个输入向量，代表输入层的各个神经元接收到的输入信号。
- `np.dot()` 是 NumPy 库中的矩阵乘法函数，用于计算隐藏层的输入信号，即将输入信号按照权重矩阵进行加权求和。

因此，该代码行的作用就是将输入层的输入信号通过权重矩阵传递到隐藏层的各个神经元中。