function [wih,whj,sek,sumerror,error,st]=bp_erf_log(pp,tt,q,eta,alpha,tol,lamda)是什么意思

这是一个基于误差反向传播算法的神经网络模型的函数，其输入参数和输出参数的含义如下：

输入参数：
- pp：训练数据的输入，是一个矩阵，每一列表示一个训练样本的输入向量；
- tt：训练数据的输出，是一个矩阵，每一列表示一个训练样本的输出向量；
- q：隐层节点数，一个正整数；
- eta：学习率，一个正实数；
- alpha：动量因子，一个正实数；
- tol：误差容限，一个正实数；
- lamda：正则化参数，一个正实数。

输出参数：
- wih：输入层到隐层之间的权重矩阵；
- whj：隐层到输出层之间的权重矩阵；
- sek：每次迭代的误差值；
- sumerror：训练结束时的总误差值；
- error：训练样本的误差值；
- st：最后一次迭代时的隐层状态值。

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[Q,n]=size(pp);[Q,p]=size(tt); wih=2*rand(n+1,q)-1;whj=2*rand(q+1,p)-1; wih=0.5*wih;whj=0.5*whj; deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p); si=[ones(Q,1),pp]; D=tt; sh=[1,zeros(1,q)];sy=zeros(1,p); deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1); sumerror=2*tol;time=0;error=[];在matlab中的意思

这段代码主要用于初始化神经网络的权重矩阵和一些相关的变量，其中：

- [Q,n]=size(pp)：获取输入数据矩阵pp的行数Q和列数n，即训练数据的样本数和输入特征数；
- [Q,p]=size(tt)：获取输出数据矩阵tt的行数Q和列数p，即训练数据的样本数和输出特征数；
- wih=2*rand(n+1,q)-1：初始化输入层到隐层之间的权重矩阵wih，采用[-1,1]之间的随机值初始化；
- whj=2*rand(q+1,p)-1：初始化隐层到输出层之间的权重矩阵whj，采用[-1,1]之间的随机值初始化；
- wih=0.5*wih;whj=0.5*whj;：将权重矩阵缩小0.5倍，以加快收敛速度；
- deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p);：初始化权重矩阵的增量变量，用于动量法更新权重矩阵；
- si=[ones(Q,1),pp]：构造新的输入数据矩阵si，将每个输入向量的第一维设为1，用于计算偏置项的权重；
- D=tt;：将输出数据矩阵赋值给D；
- sh=[1,zeros(1,q)]：初始化隐层状态向量sh，将第一维设为1，用于计算偏置项的权重；
- sy=zeros(1,p)：初始化输出状态向量sy；
- deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1);：初始化输出层和隐层的误差向量；
- sumerror=2*tol;time=0;error=[];：初始化误差值的相关变量。其中，sumerror用于表示总误差，tol是误差容限，time是迭代次数，error用于记录每次迭代的误差值。

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。