weight = cell(1,nlayer); bias = cell(1,nlayer); nabla_weight = cell(1,nlayer); nabla_bias = cell(1,nlayer); a = cell(1,nlayer); z = cell(1,nlayer); rstep = 100;

这些是神经网络训练中需要用到的变量和超参数，可以解释如下：

- weight：神经网络中每层的权重，是一个长度为nlayer的cell数组，每个元素代表一层的权重矩阵
- bias：神经网络中每层的偏置项，也是一个长度为nlayer的cell数组
- nabla_weight：权重的梯度，用于反向传播算法中计算权重的更新值
- nabla_bias：偏置项的梯度，用于反向传播算法中计算偏置项的更新值
- a：每层的激活值，也是一个长度为nlayer的cell数组，每个元素代表一层的激活值
- z：每层的加权输入值，也是一个长度为nlayer的cell数组，每个元素代表一层的加权输入值
- rstep：记录迭代的步数，用于控制学习率的衰减等策略。

相关问题

function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n) %SGD stochastic gradient descent delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer}); nabla_bias{end} = mean(delta,2); nabla_weight{end} = (delta*a{end-1}')/mini_batch_size; for in = nlayer-1:-1:2 delta = weight{in+1}'*delta.*hidenActiFcn(z{in}); nabla_bias{in} = mean(delta,2); nabla_weight{in} = (delta*a{in-1}')/mini_batch_size; end for in = 2:nlayer weight{in} = (1-eta*lambda/n)*weight{in} - eta*nabla_weight{in}; bias{in} = bias{in} - eta*nabla_bias{in}; end end

这段代码是实现了一个基于随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）算法的神经网络训练函数。该函数接收的输入参数包括：

- `hidenActiFcn`，隐藏层的激活函数类型；
- `outputActiFcn`，输出层的激活函数类型；
- `weight`，网络的权重参数；
- `bias`，网络的偏置参数；
- `nabla_weight`，当前mini-batch的权重梯度；
- `nabla_bias`，当前mini-batch的偏置梯度；
- `nlayer`，神经网络的层数；
- `mini_batch_size`，mini-batch的大小；
- `eta`，学习率；
- `a`，每层的激活值；
- `z`，每层的加权输入值；
- `y`，期望输出值；
- `lambda`，L2正则化系数；
- `n`，训练集大小。

具体来说，该函数实现了以下步骤：

1. 计算输出层的偏导数 `delta = (a{nlayer}-y).*outputActiFcn(z{nlayer})`，并计算输出层的权重和偏置的梯度 `nabla_bias{end} = mean(delta,2); nabla_weight{end} = (delta*a{end-1}')/mini_batch_size;`。

2. 从倒数第二层开始，计算每一层的偏导数和梯度，并将其存储在 `delta`、`nabla_bias` 和 `nabla_weight` 中。

3. 根据梯度下降算法更新每层的权重和偏置参数。

4. 返回更新后的权重和偏置参数。

其中，步骤3中的权重和偏置参数的更新公式为：

weight{in} =  (1-eta*lambda/n)*weight{in} - eta*nabla_weight{in};
bias{in} = bias{in} - eta*nabla_bias{in};

其中，`in` 表示当前层的下标。这里使用了L2正则化来防止过拟合。

function [error,yp,a] = evaluatemnist(hidenActiFcn,outputActiFcn,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer) num = length(y_valid); a = x_valid; for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; z = bsxfun(@plus,w*a,b); a = hidenActiFcn(z); end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; z = bsxfun(@plus,w*a,b); a = outputActiFcn(z); [~,yp] = max(a); yp = yp-1; error = sum(yp==y_valid)/num; end

这段代码是用于评估MNIST数据集分类效果的函数。其中，输入参数包括x_valid和y_valid表示验证集的输入数据和标签，weight和bias表示神经网络的权重和偏置，nlayer表示网络的层数，hidenActiFcn和outputActiFcn分别表示隐藏层和输出层的激活函数。

函数首先将输入数据x_valid作为网络的输入，经过隐藏层的计算得到最终的输出结果a。然后，通过max函数取得输出结果中最大值所在的索引，即为分类结果yp。最后，将yp与验证集标签y_valid进行比较，计算正确分类的样本数占总样本数的比例，即为分类的准确率error。

这个函数的作用是用来评估神经网络在MNIST数据集上的分类效果，以便调整网络结构和参数，提高分类准确率。