np.random.randn(xor_num, 2, stages)如何理解

np.random.randn(xor_num, 2, stages)是一个Numpy函数，它返回一个形状为(xor_num, 2, stages)的数组。其中，xor_num表示数组的第一维大小，2表示数组的第二维大小，stages表示数组的第三维大小。

这个函数生成一个标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数数组，其形状为(xor_num, 2, stages)。这个数组可以用于模拟一些需要使用随机数的场景，比如模拟神经网络中的权重初始值，或者生成一些随机数据用于测试。

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self.w = np.random.randn(input_dim, output_dim) self.b = np.random.randn(output_dim)

这段代码是用来初始化一个全连接层的权重和偏置的。其中`self.w`是一个`input_dim x output_dim`的二维数组，表示输入特征的维度为`input_dim`，输出特征的维度为`output_dim`。`np.random.randn`函数用于生成标准正态分布的随机数，保证了每个元素的取值在均值为0，方差为1的范围内。这样初始化的权重可以帮助神经网络更快地收敛。

`self.b`是一个`output_dim`维的一维数组，表示每个输出特征对应的偏置值。同样使用`np.random.randn`函数初始化，保证了偏置值的随机性。

总之，这段代码用于初始化全连接层的参数，使得神经网络能够在训练中自适应地调整参数，以达到更好的分类或预测效果。

self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))

这段代码是神经网络类构造函数中的一部分，它用于初始化神经网络的参数。其中，`self.weights1` 和 `self.weights2` 分别是输入层到隐藏层和隐藏层到输出层之间的权重矩阵，使用 `np.random.randn` 函数随机生成。`self.bias1` 和 `self.bias2` 分别是隐藏层和输出层的偏置向量，使用 `np.zeros` 函数初始化为全零向量。这些参数用于计算神经网络的前向传播过程，从而生成预测结果。