% Initialize parameters
时间: 2024-03-23 07:42:18 浏览: 20
好的,下面是初始化参数的代码:
```
p = [0 0 0 0 0 0]'; % 6 parameters for affine transformation
dp = [Inf Inf Inf Inf Inf Inf]'; % Initialize delta p
```
首先,我们定义一个 6 维列向量 `p`,其中每个元素代表仿射变换的一个参数。这些参数包括平移、旋转、缩放和剪切。初始时,我们将所有参数都设置为 0,因为我们不知道初始的仿射变换是什么。
其次,我们定义另一个 6 维列向量 `dp`,用于存储参数的增量。我们将其初始值设置为一个非常大的值 `Inf`,以确保循环的第一次迭代会执行。
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%% Initialize variables【初始化变量】 nnm = length(theta_i); % Number of uncertain parameters【不确定参数数量】【这个 小n与那个主函数里的小n意思一样吗 xi = zeros(nnm,nn); % \xi %———— hat_xi = zeros(nnm,nn); % \tilde{\xi} %————
这段代码是在 MMA 函数中初始化变量。其中,nnm 表示不确定参数的数量,theta_i 是一个 nnm 行 nn 列的矩阵,表示不确定参数的取值范围。xi 和 hat_xi 分别是一个 nnm 行 nn 列的零矩阵,用于存储 MMA 算法中的 $\xi$ 和 $\tilde{\xi}$ 变量。在 MMA 算法迭代过程中,这两个变量的值会不断更新。
def initialize_parameters_deep(layers_dims):
这是一个用来初始化深层神经网络参数的函数,输入参数 layers_dims 是一个列表,其中 layers_dims[l] 表示第 l 层神经元的数量。该函数返回一个 Python 字典对象,其中包含了用于深度神经网络的所有层的权重矩阵和偏置向量。具体来说,函数将会根据输入的层数和每层神经元的数量,随机初始化权重和偏置向量,然后将它们保存在一个 Python 字典中并返回。这些初始化的参数将用于神经网络的正向传播和反向传播计算。