Coursera機械学習コースの数字を認識するこのコードを説明できます

Question

これは、Coursera機械学習コースの演習4の予測機能のスニペットです。それは、訓練されたニューラルネットワークから予測された数字をpに格納することです。誰かがこれをどうやって説明することができますか？ピクセル強度値の

function p = predict(Theta1, Theta2, x) 
    p = 0; 
    h1 = sigmoid(double([1 x]) * Theta1'); 
    h2 = sigmoid([1 h1] * Theta2'); 
    [dummy, p] = max(h2, [], 2); 
    end 

x = 1x784マトリクス。 Theta1 = 100x785マトリックス。 Theta2 = 10x101マトリックス。

私はすでにネットワークを訓練しており、Theta1とTheta2の最適値を得ています。私が知りたいのは、コードの最後の行が順方向に伝搬された値を受け取り、1/2/3/4/5/6/7/8/9/10をpに格納する方法です。どの桁が格納されているかは、予測桁です。

シグモイド関数：最高有するAのI indecesで

function g = sigmoid(z) 
g = 1 ./ (1 + e.^-z); 
end 

Answer 1

最後の行は、単に、MATLAB /オクターブで、最高値とニューロンのインデックスを返す

[M, I] = max(A, [], dim) 

格納寸法dimの間の値。あなたのケースでは、h2は、各出力ニューロンの活性化を持っており、あなたのニューラルネットワークの構築から - 分類は、あなたは間違いなく、関数の残りの部分を提供する必要があり、最高値の1のインデックス、

cl(x) = arg max_i f_i(x)