神经网络的Octave实现

谁能帮我解释一下这段代码:

Theta1_grad(:, 1) = Theta1_grad(:, 1) ./ m;Theta1_grad(:, 2:end) = Theta1_grad(:, 2:end) ./ m + ((lambda/m) * Theta1(:, 2:end));

我在用Python实现这个功能，我不熟悉Octave，我只是找到了这个神经网络的实现，但我不明白这段代码在做什么。

编辑:

没关系，我想它是试图不修改第一列。

回答：

Theta1_grad(:, 1) 获取矩阵 Theta1_grad 的第一列，然后将这个向量的每个元素除以 m 的值

Theta1_grad(:, 2:end) 获取矩阵从第二列到最后一列的所有部分（基本上是除了第一列之外的所有列）

通常第一列被设置为 1，以便估计模型的截距

一般来说，在Octave中，算术运算前加 . 表示逐元素操作，例如，A * B 是普通的矩阵乘法，但 A .* B 是逐元素乘法

阅读 Octave快速参考，会对你有帮助。

编辑:

这个方程是用于正则化神经网络的（以降低过拟合的风险）

 Theta1_grad(:, 2:end) = Theta1_grad(:, 2:end) ./ m + ((lambda/m) * Theta1(:, 2:end));

我没有看到完整的代码，但我认为 lambda 不是学习率，它是正则化参数（或惩罚项），并且它乘以的是 Theta1 本身，而不是梯度。