權重初始化 模型權重的初始化對於網絡的訓練很重要, 不好的初始化參數會導致梯度傳播問題, 降低訓練速度; 而好的初始化參數, 能夠加速收斂, 並且更可能找到較優解. 如果權重一開始很小，信號到達最后也會很小；如果權重一開始很大，信號到達最后也會很大。不合適的權重初始化會使得隱藏層的輸入 ...

1. 參數初始化的目的是什么？ 為了讓神經網絡在訓練過程中學習到有用的信息，這意味着參數梯度不應該為0。而我們知道在全連接的神經網絡中，參數梯度和反向傳播得到的狀態梯度以及入激活值有關。那么參數初始化應該滿足以下兩個條件： 初始化必要條件一：各層激活值不會出現飽和現象 ...

1.設計函數 solvein 設計線性網絡； solverb 設計徑向基網絡； solverbe 設計精確的徑向基網絡； solvehop 設計Hopfield網絡。 2.傳遞函數 ...

根據deeplearn.ai吳恩達深度學習課程3.11總結 因為如果W初始化為0 則對於任何Xi，每個隱藏層對應的每個神經元的輸出都是相同的，這樣即使梯度下降訓練，無論訓練多少次，這些神經元都是對稱的，無論隱藏層內有多少個結點，都相當於在訓練同一個函數。 ...

newrbe x->表示向量 1.這個形式的神經網絡不需要訓練， 2.net模型中會保存全部訓練數據即矩陣 IW中，新輸入的樣本p-> 會跟IW矩陣中的每個樣本計算距離， radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a-> ...

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1 參數初始化 神經網絡的參數學習是一個非凸優化問題，在使用梯度下降法進行網絡參數優化時，參數初始值的選取十分關鍵，關系到網絡的優化效率（梯度消失和梯度爆炸問題）和泛化能力（局部最優解問題）。參數初始化的方式通常有以下三種： 預訓練初始化：不同的參數初始值會收斂到不同的局部最優解 ...

在神經網絡中，參數默認是進行隨機初始化的。如果不設置的話每次訓練時的初始化都是隨機的，導致結果不確定。如果設置初始化，則每次初始化都是固定的。 ...