function [a,z] = feedforward(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z) %FEEDFORWARD Return the output of the network % for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; ix = a{in-1}; %小技巧， iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{in} = hidenActiFcn(iz); z{in} = iz; end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; ix = a{nlayer-1}; iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{nlayer} = outputActiFcn(iz); z{nlayer} = iz; end

这是一个神经网络的前向传播函数，它将输入数据通过网络的各个层进行计算，最终得到输出结果。其中，hidenActiFcn和outputActiFcn分别是隐藏层和输出层的激活函数，weight和bias是各层的权重和偏置，nlayer是网络的层数，mini_batch_size是每次输入数据的批次，a和z是各层的激活值和加权和。

在函数中，循环遍历每个隐藏层，计算该层的激活值和加权和，然后将其作为下一层的输入。最后，计算输出层的激活值和加权和，得到最终的输出结果。值得注意的是，函数中使用了bsxfun函数进行矩阵运算，这是一种优化计算速度的技巧。

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iaa = 0; for ip = 1:max_iteration pos = randi(ntrain-mini_batch_size); x = x_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); y = y_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); %正向计算 a{1} = x; [a,z]=feedforward(@acti_relu,@acti_sigmoid,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z); [weight,bias] = SGD(@acti_relu_prime,@acti_sigmoid_prime,weight,bias,... nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,ntrain); if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe; end end

这段代码是神经网络的训练过程，其中：

- iaa是记录准确率的数量，初始化为0；
- for循环进行max_iteration次迭代；
- pos是随机生成的样本起始位置，用于每次迭代中从训练集中随机选择mini_batch_size个样本；
- x和y分别是输入和输出样本，从训练集中选择；
- a{1}被初始化为x，然后通过神经网络的前向传播算法计算出每一层的激活值a和加权输入值z；
- 通过神经网络的反向传播算法，计算出每一层的权重和偏置项的梯度信息，并使用随机梯度下降算法更新权重和偏置项；
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数，则记录当前的准确率，同时绘制准确率图像，并将准确率存入accuracy向量中。

encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=256, nhead=4, dim_feedforward=1024, activation='relu', batch_first=False,dropout=0.) self.transformer_encoder = torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=1)

这段代码是一个 PyTorch 中的 TransformerEncoder，用于自然语言处理中的序列编码。其中 d_model 表示输入和输出的维度，nhead 表示多头注意力的头数，dim_feedforward 表示前馈网络的隐藏层维度，activation 表示激活函数，batch_first 表示输入的 batch 维度是否在第一维，dropout 表示 dropout 的概率。这个 TransformerEncoder 包含一个 encoder_layer，使用 nn.TransformerEncoderLayer 实现，num_layers 表示 encoder_layer 的层数。