nnTheta, nnJ_history = gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,0.8,800,1,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels)
时间: 2024-06-09 13:07:14 浏览: 66
Gradient-Descent
这段代码是用于执行梯度下降算法来训练神经网络模型的。具体地,它包含以下参数:
- X: 输入特征矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个特征
- y: 输出标签矩阵,每行代表一个样本,每列代表一个输出类别的二元标记(0或1)
- initial_nn_params: 初始的神经网络参数,是一个展开的向量
- 0.8: 学习率,用于控制参数更新的步长
- 800: 迭代次数,指定了梯度下降算法要进行多少次迭代
- 1: 正则化参数,用于控制模型的复杂度
- input_layer_size: 输入层的大小,即特征数量
- hidden_layer_size: 隐藏层的大小,即神经元数量
- num_labels: 输出层的大小,即输出类别数量
该函数的返回值包括:训练后的神经网络参数向量nnTheta,以及每次迭代后的代价函数值J在一个列表中的历史记录nnJ_history。
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