资源简介

machine-learning-ex4

资源截图

代码片段和文件信息

function checkNNGradients(lambda)
%CHECKNNGRADIENTS Creates a small neural network to check the
%backpropagation gradients
%   CHECKNNGRADIENTS(lambda) Creates a small neural network to check the
%   backpropagation gradients it will output the analytical gradients
%   produced by your backprop code and the numerical gradients (computed
%   using computeNumericalGradient). These two gradient computations should
%   result in very similar values.
%

if ~exist(‘lambda‘ ‘var‘) || isempty(lambda)
    lambda = 0;
end

input_layer_size = 3;
hidden_layer_size = 5;
num_labels = 3;
m = 5;

% We generate some ‘random‘ test data
Theta1 = debugInitializeWeights(hidden_layer_size input_layer_size);
Theta2 = debugInitializeWeights(num_labels hidden_layer_size);
% Reusing debugInitializeWeights to generate X
X  = debugInitializeWeights(m input_layer_size - 1);
y  = 1 + mod(1:m num_labels)‘;

% Unroll parameters
nn_params = [Theta1(:) ; Theta2(:)];

% Short hand for cost function
costFunc = @(p) nnCostFunction(p input_layer_size hidden_layer_size ...
                               num_labels X y lambda);

[cost grad] = costFunc(nn_params);
numgrad = computeNumericalGradient(costFunc nn_params);

% Visually examine the two gradient computations.  The two columns
% you get should be very similar. 
disp([numgrad grad]);
fprintf([‘The above two columns you get should be very similar.\n‘ ...
         ‘(Left-Your Numerical Gradient Right-Analytical Gradient)\n\n‘]);

% Evaluate the norm of the difference between two solutions.  
% If you have a correct implementation and assuming you used EPSILON = 0.0001 
% in computeNumericalGradient.m then diff below should be less than 1e-9
diff = norm(numgrad-grad)/norm(numgrad+grad);

fprintf([‘If your backpropagation implementation is correct then \n‘ ...
         ‘the relative difference will be small (less than 1e-9). \n‘ ...
         ‘\nRelative Difference: %g\n‘] diff);

end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

    .......      1950  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\checkNNGradients.m

    .......      1095  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\computeNumericalGradient.m

    .......       841  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\debugInitializeWeights.m

    .......      1502  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\displayData.m

    .......      8099  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\ex4.m

    .......   7511764  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\ex4data1.mat

    .......     79592  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\ex4weights.mat

    .......      8749  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\fmincg.m

    .......      1624  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\AUTHORS.txt

    .......      3862  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\ChangeLog.txt

    .......       881  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\jsonopt.m

    .......      1551  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\LICENSE_BSD.txt

    .......     18732  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\loadjson.m

    .......     15574  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\loadubjson.m

    .......       771  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\mergestruct.m

    .......     19369  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\README.txt

    .......     17462  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\savejson.m

    .......     16123  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\saveubjson.m

    .......      1094  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab\varargin2struct.m

    .......      1195  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\makeValidFieldName.m

    .......      5562  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\submitWithConfiguration.m

    .......      3210  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\nnCostFunction.m

    .......       585  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\predict.m

    .......       903  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\randInitializeWeights.m

    .......       137  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\sigmoid.m

    .......       677  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\sigmoidGradient.m

    .......      1635  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\submit.m

    .......    356692  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4.pdf

     目录          0  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib\jsonlab

     目录          0  2017-03-14 09:40  machine-learning-ex4\machine-learning-ex4\ex4\lib

............此处省略6个文件信息

评论

共有 条评论