‘RecurrentWeights’, randn([4*numHiddenUnitsShared numHiddenUnitsShared])*0.01)，如何将这句代码改为RecurrentWeights服从均值为0，方差为1的正态分布

这句话中的 `RecurrentWeights` 可能是一个用于初始化神经网络中循环层权重的变量。原代码中的 `randn([4*numHiddenUnitsShared numHiddenUnitsShared])*0.01` 表示随机生成一个形状为 `[4*numHiddenUnitsShared, numHiddenUnitsShared]` 的矩阵，每个元素都是标准正态分布（平均值为0，方差为1）的随机数，并乘以0.01作为权重的缩放因子。

如果你想要让 `RecurrentWeights` 完全服从均值为0、方差为1的正态分布，而不用指定特定的缩放因子，你可以直接使用 `numpy` 或 `torch` 中对应的函数，假设是在 Python 中：

import numpy as np

# 如果是NumPy
RecurrentWeights = np.random.randn(4*numHiddenUnitsShared, numHiddenUnitsShared)

# 如果是PyTorch
import torch
RecurrentWeights = torch.randn(4*numHiddenUnitsShared, numHiddenUnitsShared)

这里省去了0.01的缩放因子，因为正态分布的方差就是其自身，无需额外缩小。如果需要进一步控制，可以考虑添加一个标准差作为另一个参数。