parameter[‘W’ + str(i)] = np.random.randn(layers[i], layers[i - 1])) * 0.01

这行代码是用来初始化神经网络中某一层的权重矩阵的，其中$i$表示该层的编号，$layers[i]$表示该层的神经元数量，$layers[i-1]$表示上一层的神经元数量。np.random.randn(layers[i], layers[i-1])是生成一个形状为(layers[i], layers[i-1])的随机数组，该数组中的元素服从均值为0，标准差为1的正态分布。乘以0.01是为了将权重矩阵的值控制在一个较小的范围内，以便更好地进行训练。

相关问题

W = np.random.randn(5, 10) X = np.random.randn(10, 3) D = W.dot(X)

这段代码是使用 NumPy 库生成了随机矩阵 W 和 X，然后进行矩阵乘法运算，得到了矩阵 D。具体来说，W 是一个大小为 5x10 的矩阵，X 是一个大小为 10x3 的矩阵，通过 dot 函数进行相乘，得到的 D 是一个大小为 5x3 的矩阵。这个过程可以表示为 D[i][j] = sum(W[i][k] * X[k][j])，其中 sum 表示对 k 的求和。这个过程可以用于神经网络中的前向传播，其中 W 表示权重矩阵，X 表示输入矩阵，D 表示输出矩阵。

import numpy as np x=np.random.randn(1000,2) w=np.array([[1],[2]]) b=-3 y=x*w+b print(y)

As an AI language model, I cannot execute code or print output here. However, I can explain what the code does.

The code generates a 2-dimensional NumPy array `x` of shape `(1000, 2)` with random values drawn from a standard normal distribution. It also creates a weight vector `w` of shape `(2, 1)` with values `[1, 2]` and a bias term `b` of value `-3`.

Then, it performs a matrix multiplication between `x` and `w` (i.e., `y = x * w`) and adds the bias term `b` to each element of the resulting array `y`. The final result `y` is a 1-dimensional NumPy array of shape `(1000,)` with the dot product of each row of `x` with `w`, plus `b`.