正态分布初始化特征向量
时间: 2024-03-10 11:41:38 浏览: 79
正态分布的概念和特征
正态分布初始化特征向量是一种常用的初始化方法,它是基于正态分布(也称为高斯分布)的随机数生成方法。在***选择一个均值(mean)和标准差(standard deviation)来定义正态分布。均值决定了生成的随机数的中心位置,标准差决定了生成的随机数的分布范围。
2. 从所选的正态分布中生成随机数,作为特征向量的初始值。
在实际应用中,可以使用一些常见的库或函数来实现正态分布初始化特征向量,例如Python中的NumPy库的random模块的normal函数,或者TensorFlow中的tf.random.normal函数。
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