Machine learning 人工神经网络中的权值初始化_Machine Learning_Deep Learning_Neural Network

Machine learning 人工神经网络中的权值初始化

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在线性回归的情况下，无论行数多少，每个特征列都有一个系数值

神经网络呢

对于单层感知器，不管它的工作原理与线性回归相同，还是特征列中每一行的权重都不同？

让我们看看我是否让您做到了这一点

在MLP中，一个层中每个神经元的输出都是它前面层中所有神经元的线性回归，然后，在做线性回归之后，可以选择对该层应用激活

ANN中的每个参数至少在值方面与其他参数无关

数据中的行数是示例或批次的数量，克隆数是特征或输入的数量

至于权重初始化，有很多技术。其中最常见的是Xavier初始化

如果您指的是包含层权重的矩阵的形状，那么它应该是该形状（n_特征，layer_out_大小）