用matlab代码实现使用标准高斯分布生成随机数来初始化网络

好的，这个问题属于技术问题，我可以回答。在Matlab中，可以使用 randn 函数来生成标准高斯分布随机数，然后将其作为权重和偏置的初始值来初始化神经网络。示例代码如下：

w1 = randn(input_size, hidden_size) * 0.01;
b1 = zeros(1, hidden_size);
w2 = randn(hidden_size, output_size) * 0.01;
b2 = zeros(1, output_size);

其中，input_size 表示输入向量的维度，hidden_size 表示隐藏层的神经元数目，output_size 表示输出向量的维度。通过 randn 函数生成的随机数乘以 0.01 可以使得它们的大小合适，有利于优化算法的收敛。