Neural network 人工神经网络：选择初始神经元

如何选择初始结构（神经元及其之间的连接）？我的书只说，在训练网络之前，我们在开始时就给连接随机权重

我想我们会在训练过程中添加神经元，如下所示：

从一个完全空的网络开始

我在培训期间生成的第一个值将不存在

添加一个神经元以对应此值，并带有随机权重

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你想要的是一个自组织的安。通常，连接的组织方式是人为的，开发人员认为该模型有足够的能力执行必要的计算。当然，您可以从随机选择具有随机连接的节点开始，但是这种网络的演化可能比标准的两层或三层网络需要更长的时间

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所以，是的，你是对的，在做自组织网络时，你会使用类似的方法。跟踪两组遗传算法，一组用于结构，另一组用于权重（或以某种迂回的方式将两者结合起来），并根据您的意愿进行进化。

我认为问题不在于自组织或遗传进化的人工神经网络。这听起来更像是一个最常见的人工神经网络：感知器（单层或多层），在这种情况下，网络的结构：层的数量和层的大小，必须在开始时手动选择。初始化权重的一个简单的初始经验法则是简单地选取-1.0和1.0之间的均匀随机值