我們需要將parameters從矩陣unrolling到向量，這樣我們就可以使用adanced optimization routines.

unroll into vectors

costFunction與fminunc里面的theta都是n+1維的向量，costFunction的返回值gradient也是n+1維的向量。

但是當我們使用神經網絡時，我們的Θ和gradient都是一個矩陣，而不是一個向量.在這兒我們的目標是將這些矩陣展開為向量，這樣就可以使用上面的這兩個函數了。

如何unroll成向量的例子

如上圖所示，我們可以將矩陣轉換為向量（thetaVec and DVec are big long vector），也可以將向量利用reshape變為矩陣。

具體的unrolling如何工作的

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?在costFunction中，我們會從thetaVec中得到Θ⁽¹⁾,Θ⁽²⁾,Θ⁽³⁾,，這樣方便我們計算后面所需要的D⁽¹⁾,D⁽²⁾,D⁽³⁾,和J(Θ);

然后再將這些D⁽¹⁾,D⁽²⁾,D⁽³⁾unroll to 得到gradientVec進行返回。

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總結(什么時候使用矩陣，什么時候使用向量)

使用矩陣的情況: 當做forward propagation?和 back propagation時，我們需要使用矩陣來計算,這里就需要用reshape來構建矩陣。

使用向量的情況: 當使用fminunc這些advanced算法的時候，這些函數的參數是向量，這時我們需要將矩陣轉化為向量來計算。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/yan2015/p/5023847.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络(11)--具体实现:unrolling parameters的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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