线性变换矩阵如何通过高斯分布进行初始化

线性变换矩阵的初始化对于神经网络的训练非常重要。常用的初始化方法有随机初始化、Xavier初始化和He初始化等。其中，通过高斯分布进行初始化是一种常用的方法。

具体来说，假设要初始化一个大小为 $n \times m$ 的线性变换矩阵 $W$，可以使用如下代码进行高斯分布初始化：

import numpy as np

W = np.random.randn(n, m) * np.sqrt(2.0 / n)

其中，`np.random.randn(n, m)` 生成一个大小为 $n \times m$ 的高斯分布随机矩阵，而 `np.sqrt(2.0 / n)` 是一个缩放因子，它可以保证高斯分布的方差为 $\frac{2}{n}$，从而避免了梯度消失或爆炸的问题。

需要注意的是，这种初始化方法并不适用于所有情况。例如，在使用 ReLU 激活函数时，由于 ReLU 函数在输入为负数时的梯度为 0，因此需要使用其他的初始化方法，例如 He 初始化。