原文：https://blog.csdn.net/ytffhew/article/details/84191387
我想问下，
1、每段代码中%代表什么意思，是否代表的都是注释？如果不是，哪些代表的是注释，哪些又代表着其他意思？
2、对于数组，例如WW(j,k)、x(p,k)，是否分别代表WW矩阵的第j行第k列，x矩阵的第p行第k列？那么对于a(j)，这个代表的是什么意思？为何括号里只有一个数据？
3、 源代码的语句
m=1%number of input node
n=10%number of hidden node
N=1%number of ouptut node
上述中“number of input node”、“number of hidden node”、“number of ouptut node”分别代表什么意思，同时上述中的百分号起什么作用？
4、a(n) b(n) scale and shifting parameter matrix代表什么意思？
5、%x(P,m) input matrix of P sample代表什么意思？
6、%net(P,n) ouput of hidden node代表什么意思？
7、%y(P,N) output of network 代表什么意思？
8、%d(P,N) ideal output of network 代表什么意思？
9、% phi(P,n) ouput of hidden node wavelet funciton代表什么意思？
10、%W(N,n)weight value between ouput and hidden 代表什么意思？
11、%WW(n,m) weight value between hidden and input node代表什么意思？
12、%EW(N,n) gradient of W代表什么意思
13、%Ea(n) gradient of a代表什么意思
14、log这个函数，不写底数是否默认就是底数为e？如果要写底数该如何写？
%表示注释
number of input node 输入节点的个数
number of hidden node 隐藏节点的个数
number of ouptut node 输出节点的个数
scale and shifting parameter matrix 扩展和变换参数矩阵
input matrix of P sample P采样的输入矩阵
ouput of hidden node 隐藏节点的输出
output of network 网络的输出
d(P,N) 理想网络的输出
ouput of hidden node wavelet funciton（ funciton写错了应该是 function）小波节点的输出
W(N,n)weight value between ouput and hidden 输出和隐藏层之间的权重值
WW(n,m) weight value between hidden and input node输入和隐藏层之间的权重值
EW(N,n) gradient of W代表权重，weight
Ea(n) gradient of a a的梯度
log这个函数，默认就是底数为e，相当于我们写的ln？log10是以10为低。
换底公式logx(y)=log(y)/log(x) ，据此可以得到任意底的对数