神经网络mlp的python初始化方法

神经网络中的 Multi-Layer Perceptron (MLP) 或全连接层通常使用特定的方式初始化权重和偏置。在 Python 中，我们可以用深度学习库如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras 来处理。这里分别给出几种常见的初始化方法：

1. **随机初始化（默认）**：

   from tensorflow.keras.initializers import RandomNormal, glorot_uniform, zeros, ones

   # 随机正态分布
   weights = tf.Variable(RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.01, shape=(input_size, hidden_units)))

   # Glorot uniform 初始化（Xavier初始化）
   weights = tf.Variable(glorot_uniform(shape=(input_size, hidden_units)))

2. **He初始化**：
这种方法适合激活函数为 ReLU 类型，推荐权重的偏差使用 zeros 初始化。

   from tensorflow.keras.initializers import he_normal

   weights = tf.Variable(he_normal(stddev=math.sqrt(2 / input_size), shape=(input_size, hidden_units)))

3. **Zeros 和 Ones**：
对于一些简单的用途，可以直接设置所有权重或偏置为零或一。

   biases = tf.Variable(zeros([hidden_units]))  # 所有偏置设为0
   biases = tf.Variable(ones([hidden_units]))  # 所有偏置设为1

4. **预训练初始化（如 Word2Vec 或 GloVe）**：
如果应用到某些特定的上下文，可能需要加载预训练的词向量作为权重。

记得在实际代码中，`input_size` 是输入特征的数量，`hidden_units` 是隐藏层的神经元数量。初始化方法的选择取决于具体的任务需求以及希望模型快速收敛还是优化梯度传播。