Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1)
时间: 2023-11-11 09:06:12 浏览: 34
这段代码是将神经网络的初始参数 `initial_nn_params` 的前 `(input_layer_size+1) * hidden_layer_size` 个值提取出来,然后通过 `reshape` 函数将这些值变成一个 `(hidden_layer_size, input_layer_size+1)` 的矩阵 `Theta1`。
其中,`input_layer_size` 是输入层的节点数,`hidden_layer_size` 是隐藏层的节点数,`+1` 是因为每层都有一个偏置单元。这段代码的作用是将神经网络的初始参数按照输入层和隐藏层的节点数划分成两个矩阵,以便后续使用。
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def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history
这是一个用于神经网络模型的梯度下降函数。它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和输出层大小num_labels。在每个迭代步骤中,它计算代价函数的值,以及每层权重的梯度,并使用学习率和梯度来更新权重。最后,它返回更新后的权重和每个迭代步骤的代价函数值。
X = images'; y = labels'; initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); %初始化神经网络参数 initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels); %初始化神经网络参数 initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; options = optimset('MaxIter', 500); lambda = 1; costFunction = @(p) nnCostFunction(p, ... % 用训练样本计算最优参数 input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... num_labels, X, y, lambda); [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options); Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ... hidden_layer_size, (input_layer_size + 1)); Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ... num_labels, (hidden_layer_size + 1));
这是一段MATLAB代码,它用于训练一个基于神经网络的图像分类器,并计算最优的神经网络参数。具体来说,该代码中的X是一个包含所有图像数据的矩阵,y是一个包含所有图像类别编号的向量,input_layer_size、hidden_layer_size和num_labels分别表示神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。首先,使用randInitializeWeights函数初始化神经网络的参数initial_Theta1和initial_Theta2,并将它们拼接成一个向量initial_nn_params。接下来,使用optimset函数创建一个options结构体,用于设置fmincg函数的最大迭代次数。然后,定义costFunction函数,它调用nnCostFunction函数计算神经网络的代价函数,并返回最优参数。在costFunction函数中,使用lambda参数控制正则化项的权重。接下来,使用fmincg函数,以initial_nn_params为初始值,options为优化选项,以costFunction为目标函数,计算最优的神经网络参数nn_params和最小化的代价cost。最后,将nn_params向量拆分成Theta1和Theta2矩阵,分别表示神经网络的第一层和第二层的权重参数。