nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten())
时间: 2023-06-25 19:02:35 浏览: 44
这行代码将神经网络的参数 Theta1 和 Theta2 展开成一维数组,然后将它们拼接起来形成一个大的一维数组 nn_paramsFinal。这个大的一维数组可以被用来传递给优化算法,比如梯度下降算法,用于训练神经网络。在训练过程中,优化算法将会根据 nn_paramsFinal 中的数值来更新 Theta1 和 Theta2 的值,以使得神经网络的预测结果更加准确。
相关问题
nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten())
这段代码是将神经网络的参数矩阵 $\Theta_1$ 和 $\Theta_2$ 展开成一个向量,然后使用 NumPy 的 `append` 方法将它们拼接成一个一维数组 `nn_params`。展开参数矩阵的目的是为了方便使用优化算法进行训练,因为大多数优化算法都是针对一维向量进行设计的。在训练过程中,我们可以将 `nn_params` 传入优化算法,算法会根据损失函数的梯度来更新 `nn_params`,从而更新神经网络的参数矩阵 $\Theta_1$ 和 $\Theta_2$。
initial_nn_params = np.append(initial_Theta1.flatten(),initial_Theta2.flatten())
这行代码的作用是将两个矩阵(initial_Theta1和initial_Theta2)展平成一维数组,然后将这两个一维数组合并成一个更长的一维数组(initial_nn_params)。这是为了方便使用优化算法来训练神经网络模型。在反向传播过程中,需要将initial_nn_params重新转换为两个矩阵(Theta1和Theta2),以便计算梯度。