我是一名高中生，刚开始学习机器学习以加深我的编程知识。我尝试使用Octave软件，并开始接触神经网络，至少是尝试着接触。在我的第一个程序中，我就遇到了Sigmoid梯度函数的难题。当我试图让函数对矩阵中的每个值都生效时，我不知道该怎么做。我尝试将z作为函数的参数，但系统提示“z”本身未定义。我对C或C++一无所知，在这个领域我还是个新手，所以如果我需要一些时间来理解，请见谅。感谢任何愿意提供帮助的人！

我正在使用Octave 4.4.1，我还没有尝试过其他解决方案，因为我实在是没有什么其他办法。

% 主代码    g = sigGrad([-2 -1 0 1 2]);% G应该是Theta的每个值的Sigmoid梯度，Theta是其参数中的矩阵。

% Sigmoid梯度函数    function g = sigGrad(z)    g = zeros(size(z));% 代码在这里告诉我z未定义    g = sigmoid(z).*(1.-sigmoid(z));% 我首先用z的大小初始化了一个零矩阵% 之后应该进行梯度方程的计算，但在之前就标记z未定义

% Sigmoid函数    g = sigmoid(z)    g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));

回答：

从我所看到的，你犯了一些简单的语法错误，我建议你先了解Octave的基本知识，然后再深入代码。尽管如此，你必须使用正确的语法来声明你的函数，并像下面展示的那样使用它们：

function g = sigmoid(z)%   SIGMOID 计算Sigmoid函数%   J = SIGMOID(z) 计算z的Sigmoid值。g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));end

另一段代码应该是这样的：

function g = sigGrad(z)%   sigGrad 返回在z处计算的Sigmoid函数的梯度%   g = sigGrad(z) 计算在z处评估的Sigmoid函数的梯度。%   无论z是矩阵还是向量，这都应该有效。%   特别是，如果z是向量或矩阵，你应该返回每个元素的梯度。g = zeros(size(z));g = sigmoid(z).*(1 - sigmoid(z));end

然后，最后使用以下方式调用上述实现的函数：

g = sigGrad([1 -0.5 0 0.5 1]);