SEO知识:神经网络权重初始化

权重初始化初始的是整个神经网络的权重吗

如题,谁知道呀。

神经网络的初始权值和阈值为什么都归一化0到1之间呢或是

如题,谁知道呀。


不一定,也可设置为[-1,1]之间。事实上,必须要有权值为负数,不然只有激活神经元,没有抑制的也不行。至于为什么在[-1,1]之间就足够了,这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制这两个原因。一般在编程时,设置一个矩阵为bounds=ones(S,1)*[-1,1]; %权值上下界。
在MATLAB中,可以直接使用net = init(net);来初始化。我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。前馈网络的缺省值为initlay,它允许每一层用单独的初始化函数。设定了net.initFcn ,那么参数net.layer{i}.initFcn 也要设定用来决定每一层的初始化函数。对前馈网络来说,有两种不同的初始化方式经常被用到:initwb和initnw。initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands,它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]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的分布在输入空间。

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更新时间:2021-06-13 10:55:08
标签: 神经网络权重收敛 细化算法 随机森林算法和svm速度 随机森林算法作用

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