train = tf.group(*updates) の＊の役割がわからない

Question

train = tf.group(*updates) の＊の役割がわかりません。

tf.reset_default_graph() 
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
t = tf.placeholder(tf.float32, name='t')

W = tf.Variable(rng.uniform(low=-0.08, high=0.08, size=(2, 1)).astype('float32'), name='W')
b = tf.Variable(np.zeros(1).astype('float32'), name='b')

y = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x,W)+b)


cost = -tf.reduce_mean(t*tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)) + (1 - t)*tf.log(tf.clip_by_value(1 - y, 1e-10, 1.0))) 

gW, gb = tf.gradients(cost, [W, b])
updates = [
    b.assign_add(-0.01*gb),
    W.assign_add(-0.01*gW)
]
train = tf.group(*updates)

train_X = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1]])
train_y = np.array([[1], [1], [0], [1]])

with tf.Session() as sess:
    sess = tf.Session()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(10000):
        _cost, _ = sess.run([cost, train], feed_dict={x: train_X, t: train_y})
        if (i+1)%1000==0:
            print(_cost)

というコードが出て来て、

gW, gb = tf.gradients(cost, [W, b])
updates = [
    b.assign_add(-0.01*gb),
    W.assign_add(-0.01*gW)
]
train = tf.group(*updates)

の

train = tf.group(*updates)

の＊はどういう役割を持つのでしょうか？
通用の＊は掛け算を表すものですが、
このアスタリスクはリストを引き渡せるようにするもので合っていますか？

Answer 1

乗算ではなく、リストをアンパックしています。
詳細は、以下を参照ください。
4.7.4. 引数リストのアンパック

ちょうど最近、これを利用した回答もありますので参考まで。
pythonのタプルを分割する