nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten())
时间: 2024-06-09 18:07:14 浏览: 5
这段代码是将两个神经网络的参数矩阵 Theta1 和 Theta2 展开成一维数组,然后将它们拼接成一个大数组 nn_params。这么做的目的是为了方便优化算法的实现,因为大多数优化算法都是针对一维数组的。在优化过程中,我们可以通过 nn_params 来获取 Theta1 和 Theta2 的值,然后计算损失函数并进行梯度下降等操作。在最终的模型使用中,我们可以将 nn_params 恢复成原来的 Theta1 和 Theta2,然后用它们来进行预测。
相关问题
nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten())
这行代码将神经网络的参数 Theta1 和 Theta2 展开成一维数组,然后将它们拼接起来形成一个大的一维数组 nn_paramsFinal。这个大的一维数组可以被用来传递给优化算法,比如梯度下降算法,用于训练神经网络。在训练过程中,优化算法将会根据 nn_paramsFinal 中的数值来更新 Theta1 和 Theta2 的值,以使得神经网络的预测结果更加准确。
initial_nn_params = np.append(initial_Theta1.flatten(),initial_Theta2.flatten())
这行代码的作用是将两个矩阵(initial_Theta1和initial_Theta2)展平成一维数组,然后将这两个一维数组合并成一个更长的一维数组(initial_nn_params)。这是为了方便使用优化算法来训练神经网络模型。在反向传播过程中,需要将initial_nn_params重新转换为两个矩阵(Theta1和Theta2),以便计算梯度。
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