Theano 逻辑回归教程 的注释

[code]self.W = theano.shared(
            value=numpy.zeros(
                (n_in, n_out),#784*10，还是二维的，可见28×28的图像，还是转成784的vector
                dtype=theano.config.floatX
            ),
            name='W',
            borrow=True
        )

[code]self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W) + self.b)
self.y_pred = T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)
#上一句的softmax加上这里的argmax，可以想到，如果训练好了W和b，那
#么对于任意的数字0-9的图像之一输入，最有可能的将造成softmax对应的
#结果最大，至于W和b的训练，参考http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/50543339 
#至于softmax是什么参考https://www.zhihu.com/question/23765351