J, grad = lrCostFunction(theta_t, X_t, y_t, 3)

这是一个使用梯度下降算法计算逻辑回归代价函数和梯度的示例代码。其中，theta_t是模型的参数，X_t是训练集的特征矩阵，y_t是训练集的标签向量，3是正则化参数lambda的取值。lrCostFunction函数会返回代价函数的值和梯度向量。在使用梯度下降算法更新模型参数时，需要根据梯度向量和学习率来更新theta的值。

相关问题

代码填空，下面是一段使用NumPy搭建神经网络的代码，损失函数为交叉熵： import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+math.exp(-x)） def forward(W_1, W_2, X, Y): z_2 = np.dot(X, W_1) a_2 = sigmoid(z_2) y_pred = sigmoid(z_3) J_z_3_grad = J_W_2_grad = a_2.T @ J_z_3_grad J_a_2_grad = J_z_3_grad @ W_2.T a_2_z_2_grad = J_z_2_grad = J_W_1_grad = return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

import numpy as np
import math

def sigmoid(x):
return 1/(1+math.exp(-x))

def forward(W_1, W_2, X, Y):
z_2 = np.dot(X, W_1)
a_2 = sigmoid(z_2)
z_3 = np.dot(a_2, W_2)
y_pred = sigmoid(z_3)

J_z_3_grad = (y_pred - Y) * y_pred * (1 - y_pred) # 填空1
J_W_2_grad = a_2.T @ J_z_3_grad
J_a_2_grad = J_z_3_grad @ W_2.T
a_2_z_2_grad = a_2 * (1 - a_2) # 填空2
J_z_2_grad = J_a_2_grad * a_2_z_2_grad # 填空3
J_W_1_grad = X.T @ J_z_2_grad

return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

补充代码并解释原因下面是一段使用NumPy搭建神经网络的代码，损失函数为交叉熵： import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)） def forward(W_1, W_2, X, Y): z_2 = np.ot(X, W_1) a_2 = sigmoid(z_2) y_pred = sigmoid(z_3) J_z_3_grad = (y_pred-y)*y_pred*(1-y) J_W_2_grad = a_2.T @ J_z_3_grad J_a_2_grad = J_z_3_grad @ W_2.T a_2_z_2_grad = J_z_2_grad = J_W_1_grad = return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

代码中存在一些错误，我来帮你修正一下，并解释一下：

import numpy as np 

def sigmoid(x): 
    return 1/(1+np.exp(-x))

def forward(W_1, W_2, X, Y): 
    z_2 = np.dot(X, W_1) 
    a_2 = sigmoid(z_2) 
    z_3 = np.dot(a_2, W_2) 
    y_pred = sigmoid(z_3) 

    J_z_3_grad = (y_pred-Y)*y_pred*(1-y_pred) 
    J_W_2_grad = np.dot(a_2.T, J_z_3_grad) 
    J_a_2_grad = np.dot(J_z_3_grad, W_2.T) 
    a_2_z_2_grad = sigmoid(z_2)*(1-sigmoid(z_2)) 
    J_z_2_grad = J_a_2_grad*a_2_z_2_grad 
    J_W_1_grad = np.dot(X.T, J_z_2_grad) 

    return y_pred, (J_W_1_grad, J_W_2_grad)

修正后的代码中，主要有以下几点修改：

- `np.ot()` 改为 `np.dot()`，以实现矩阵乘法；
- `y` 改为 `Y`，保证变量名与函数参数一致；
- 添加了 `z_3` 的计算；
- `J_z_3_grad` 计算中，缺少了一个 `(y_pred-Y)`，这个是交叉熵损失函数的导数部分；
- `J_W_2_grad` 计算中，矩阵乘法的顺序应该是 `a_2.T` 和 `J_z_3_grad`；
- `J_a_2_grad` 的计算中，矩阵乘法的顺序应该是 `J_z_3_grad` 和 `W_2.T`；
- `a_2_z_2_grad` 的计算中，使用了 sigmoid 函数的导数；
- `J_z_2_grad` 计算中，使用了链式法则，将 `J_z_3_grad` 乘以 `a_2_z_2_grad` 和 `W_2.T`；
- `J_W_1_grad` 计算中，矩阵乘法的顺序应该是 `X.T` 和 `J_z_2_grad`。

以上修改主要是为了让代码实现正确的神经网络前向传播和反向传播，并且使用交叉熵损失函数进行优化。