X = images'; y = labels'; initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); %初始化神经网络参数 initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels); %初始化神经网络参数 initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; options = optimset('MaxIter', 500); lambda = 1; costFunction = @(p) nnCostFunction(p, ... % 用训练样本计算最优参数 input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... num_labels, X, y, lambda); [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options); Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ... hidden_layer_size, (input_layer_size + 1)); Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ... num_labels, (hidden_layer_size + 1));

这是一段MATLAB代码，它用于训练一个基于神经网络的图像分类器，并计算最优的神经网络参数。具体来说，该代码中的X是一个包含所有图像数据的矩阵，y是一个包含所有图像类别编号的向量，input_layer_size、hidden_layer_size和num_labels分别表示神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。首先，使用randInitializeWeights函数初始化神经网络的参数initial_Theta1和initial_Theta2，并将它们拼接成一个向量initial_nn_params。接下来，使用optimset函数创建一个options结构体，用于设置fmincg函数的最大迭代次数。然后，定义costFunction函数，它调用nnCostFunction函数计算神经网络的代价函数，并返回最优参数。在costFunction函数中，使用lambda参数控制正则化项的权重。接下来，使用fmincg函数，以initial_nn_params为初始值，options为优化选项，以costFunction为目标函数，计算最优的神经网络参数nn_params和最小化的代价cost。最后，将nn_params向量拆分成Theta1和Theta2矩阵，分别表示神经网络的第一层和第二层的权重参数。