Python 为什么在deeplearning.net上为多层感知器示例添加层参数

Python 为什么在deeplearning.net上为多层感知器示例添加层参数,python,parameters,neural-network,theano,deep-learning,Python,Parameters,Neural Network,Theano,Deep Learning,对于多层感知器示例 [ 为什么要添加参数(权重和偏差)。请参阅上一页的第五个代码部分。它们不是真正的“添加”。层的参数在列表中,列表的总和仍然是列表。因此,该操作不是数学求和 下面是描述该想法的代码: param1=范围(2,6) 参数2=范围(12,15) 打印参数1 打印参数2 打印“param1+param2:%s”%''。加入(str(param1+param2)) 将打印 [2, 3, 4, 5] [12, 13, 14] param1 + param2: [2, 3, 4, 5,

对于多层感知器示例

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为什么要添加参数(权重和偏差)。请参阅上一页的第五个代码部分。

它们不是真正的“添加”。层的参数在列表中,列表的总和仍然是列表。因此,该操作不是数学求和

下面是描述该想法的代码:

param1=范围(2,6)
参数2=范围(12,15)
打印参数1
打印参数2
打印“param1+param2:%s”%''。加入(str(param1+param2))
将打印

[2, 3, 4, 5]
[12, 13, 14]
param1 + param2: [2, 3, 4, 5, 12, 13, 14]

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