Wo = (2*rand( 40, 100) - 1) * sqrt(6) / sqrt( 40 + 100);
时间: 2023-12-15 15:06:22 浏览: 51
这是一个常见的初始化神经网络权重的方式,叫做Xavier初始化。其中rand(40, 100)生成了一个40行100列的矩阵,元素值为0到1之间的随机数,乘以2再减去1,将值域变为-1到1之间的随机数。然后乘以sqrt(6) / sqrt(40 + 100),这个值是为了控制权重的大小,使得权重不会过大或过小,从而避免梯度消失或梯度爆炸的问题。最后得到一个40行100列的矩阵Wo,用于初始化神经网络的权重。
相关问题
W1 = 1e-2*randn([9 9 20]); W5 = (2*rand(100, 2000) - 1) * sqrt(6) / sqrt(360 + 2000); Wo = (2*rand( 40, 100) - 1) * sqrt(6) / sqrt( 40 + 100);
这些语句是为mnistconv函数中的卷积神经网络模型中的权重进行初始化操作的。具体来说:
- W1是卷积层的权重,大小为[9 9 20],表示使用20个大小为9x9的卷积核进行卷积操作。
- W5是连接全连接层的权重,大小为[100, 2000],表示连接的前一层有2000个神经元,当前层有100个神经元。
- Wo是输出层的权重,大小为[40, 100],表示输出层有40个神经元,前一层有100个神经元。
其中,W5和Wo的初始化使用了一种叫做Xavier初始化的方法,旨在让权重的初始值尽可能地符合均匀分布,可以更好地帮助模型进行训练和收敛。而W1的初始化采用了高斯分布的方法,初始化值的范围为[-0.1, 0.1],因此乘以了1e-2来缩小初始值的范围。
W5 = (2*rand(100, 2000) - 1) * sqrt(6) / sqrt(360 + 2000);
这个代码片段实际上是在生成一个大小为 100 x 2000 的随机权重矩阵 W5,用于神经网络的训练。其中,rand(100, 2000) 生成一个 100 x 2000 的随机矩阵,每个元素的值在 [0,1] 之间均匀分布。接着,2*rand(100, 2000) - 1 将这个随机矩阵的值映射到 [-1,1] 的范围内。最后,将这个随机矩阵乘以一个标量 sqrt(6) / sqrt(360 + 2000),以保证权重矩阵中每个元素的初始值都在一个较小的范围内,有利于神经网络的收敛。