神经网络的初始赋值权重

神经网络的初始赋值权重可以通过随机生成来实现。如果将所有权重的初始值设为0，神经网络将无法正常学习，因为在误差反向传播过程中，所有权重值都会进行相同的更新，导致权重的对称结构和不同权重的意义丧失。为了防止这种情况发生，需要随机生成初始值。一种常见的做法是在0到1之间生成随机数作为权重的初始值。在MATLAB中，可以使用net.IW{}和net.bias{}手动设置权重的初始值，一般来说，输入归一化后，可以将权重和偏置设置为0到1之间的随机数。另外，也可以将权重的范围设置为-1到1之间，这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制的原因。在MATLAB中，可以使用net = init(net)来初始化神经网络，通过设定net.initFcn和net.layer{i}.initFcn来选择初始化函数。常用的初始化函数有initwb和initnw，其中initwb根据每一层自己的初始化参数来初始化权重矩阵和偏置，通常将权重初始化为-1到1之间的随机值。initnw则根据Nguyen和Widrow的方法为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间中。因此，神经网络的初始赋值权重可以通过随机生成的方式来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【机器学习与深度学习理论要点】12.神经网络权重初始值如何设置？](https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107902424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [神经网络的权重初始化,神经网络的权值和阈值](https://blog.csdn.net/wenangou/article/details/127327369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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