个人论文完成笔记 ^ _ ^欢迎批评指正 本篇文章研究的是全连接的多层神经网络中的权重初始化问题，以8-20-30-1的MLP为实验对象。神经网络是一种要素间关联性极强的结构，从输入数据，输入数据的scaling，输入数据划分的batch，到每一隐藏层初始化的权重，节点个数，激活函数的选择，再到层数，最终输出函数的选择，和输出节点个数，都是彼此影响的，其中，权重初始化，与激活函数的选择和输入数据存
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2023-10-26 11:42:55
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一、Tensorflow入门1、计算图：每一个计算都是计算图上的一个结点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。支持通过tf.Graph生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享。Tensorflow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。import tensorflow as tf
def BP_NeuralNetwork():
g = tf
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2023-12-14 19:25:16
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1.权重初始化的重要性神经网络的训练过程中的参数学习时基于梯度下降算法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每个参数赋予一个初始值。这个初始值的选取十分重要。在神经网络的训练中如果将权重全部初始化为0，则第一遍前向传播过程中，所有隐藏层神经元的激活函数值都相同，导致深层神经元可有可无，这一现象称为对称权重现象。为了打破这个平衡，比较好的方法是对每层的权重都进行随机初始化，这样使得不同层的神经元之
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2023-08-22 12:59:54
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训练神经网络时，随机初始化权重非常重要。对于Logistic回归，可以将权重初始化为零，但如果将神经网络的各参数全部初始化为0，再使用梯度下降法，这样将会完全无效。如图所示，这是一个简单的两层神经网络(输入层是第0层)，如果将所有的w矩阵和b向量都初始为全0则矩阵 是 是 是 将偏置项b初始化为0实际上是可行的，但把W初始化成全零就成问题了，它的问题在于给
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2023-10-11 08:29:31
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四种权重初始化方法：把w初始化为0对w随机初始化Xavier initializationHe initialization把w初始化为0:缺点：因为如果把w初始化为0，那么每一层的神经元学到的东西都是一样的（输出是一样的）。在梯度回传阶段，同一层内的所有神经元都是相同的，这样的话神经网络就没有意义了，相当于每一层只有一个神经元。因为在前项传播时，同层的所有神经元都相同，w也相同，在回传计算的梯度
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2023-11-09 09:13:15
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在深度学习中，权重的初始值非常重要，权重初始化方法甚至关系到模型能否收敛。本文主要介绍两种权重初始化方法。为什么需要随机初始值我们知道，神经网络一般在初始化权重时都是采用随机值。如果不用随机值，全部设成一样的值会发生什么呢？极端情况，假设全部设成0。显然，如果某层的权重全部初始化为0，类似该层的神经元全部被丢弃(dropout)了，就不会有信息传播到下一层。如果全部设成同样的非零值，那么在反向传播
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2024-03-12 17:15:56
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在玩dota类游戏的时候，局势情况不好的情况下，新手的第一反应就是队友傻逼，然后想着就投降。老玩家呢往往先看看是不是自身问题。不仅游戏，很对地方都是如此，新人在使用神经网络的时候，在发现最终的结果不好的情况下，想着就是模型算法本身的问题，然后换成其他的模型算法，这样往往结果并没有改善。老手们往往会检查许多方面，看看数据本身是否有异常，网络结构编写是否有问题，是否出现了过拟合现象等等。本文主要谈谈网
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2023-09-16 13:47:44
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在我们真正开始训练网络之前，我们必须要知道如何去初始化神经网络的参数。陷阱： 都初始化为0。 首先介绍一下我们不应该做的事情（即初始化为0）。需要注意的是我们并不知道在训练神经网络中每一个权重最后的值，但是如果进行了恰当的数据归一化后，我们可以有理由认为有一半的权重是正的，另一半是负的。令所有权重都初始化为0这个一个听起来还蛮合理的想法也许是一
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2023-08-10 17:12:06
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零初始化 将权重初始化为零不起作用。那我为什么在这里提到它？为了解权重初始化的需要，我们需要了解为什么初始化权重为零不会工作。
让我们考虑一个如上所示的简单网络。每个输入只是一个定标器X 1，X 2，X 3。每个神经元的权重为W 1和W 2。每次体重更新如下：
Out₁＝X₁*W₁+ X 2 *W₁ +X₃* W₁Out 2 ＝X₁* W 2 + X 2 * W
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2023-11-02 09:07:18
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神经网络训练的过程就是对网络权重不断学习更新的过程，网络初始权重对网络的训练非常重要。不合适的初始化方法可能会导致网络参数传播过程中产生梯度消失、梯度爆炸等现象。常用的初始化方法有随机初始化、Xavier初始化、he初始化等1 零初始化对于逻辑回归，网络权重是可以初始化为0的；对于深度神经网络，网络权重和偏置是不可以一起初始化为0的，不然会造成每层的网络所有节点输出是一致的，具体分析可以参考神经网
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2023-10-28 09:50:48
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神经网络中的参数初始化任何网络在训练之前，都需要经过参数初始化，在神经网络中，权重初始化方法对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。因此，本文就来讨论一下常见的集中权重初始化方法。将W初始化为0或同一常数 似乎在很多时候，我们都习惯将参数初始化为0 ，但在神经网络中，我们不仅不能都初始化为0，而且不能初始化为同一常数。 我们以这幅图为例来看，如果我们将W均初始化为同一常数（包括0），那么每个神经
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2023-11-02 14:24:27
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当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为 0，当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为 0，那么梯度下降将不会起作用。1.权重初始化的重要性神经网络的训练过程中的参数学习时基于梯度下降算法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每个参数赋予一个初始值。这个初始值的选取十分重要。在神经网络的训练中如果将权重全部初始化为0，则第一遍前向传播
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2023-08-08 20:43:20
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为什么需要初始化神经网络参数？神经网络参数的初始值会影响网络的拟合能力和优化效果，如果初始值过大或过小，可能会使得模型的梯度爆炸或梯度消失，导致网络无法收敛或训练效率低下。因此，合适的参数初始化可以提高模型的收敛速度和泛化能力。神经网络参数的初始化是很重要的，不同的初始化方法可能导致模型性能的差异。随机初始化是最常用的初始方法之一，以下是一些随机初始化方法的示例和Python实现：1. 均匀分布随
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2023-12-06 23:57:07
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在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？本文作者James Dellinger，总结了Jeremy Howard在fast.ai上最新的《Deep Learning Part II》课程之后，他自己在Jupyter Notebook上重做了一遍，然后为大家提供了以下建议。为什么要初始化权重
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2024-03-12 23:13:05
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神经网络权重初始化是深度学习中非常重要的一步，它决定了模型能否收敛到最优解以及收敛速度的快慢。在神经网络中，权重表示了不同神经元之间的连接强度，它们的初始化方法会直接影响网络的性能和训练结果。
常见的权重初始化方法有随机初始化、零初始化、均匀分布初始化和正态分布初始化等。
**1. 随机初始化**
随机初始化是最常用的权重初始化方法之一，它通过随机生成服从某种分布的数值来初始化网络的权重。这样
原创
2024-01-07 06:14:28
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之前看Andrew大神的视频有介绍到 神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0 的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（ cs231n课程 ）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定的地方也将原文中的英文语句复制在句
原创
2021-05-20 22:24:06
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之前看Andrew大神的视频有介绍到 神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0 的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（ cs231n课程 ）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定的地方也将原文中的英文语句复制在句
原创
2021-08-01 17:03:45
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解决方法解决方法很简单：自己通过训练好的权值和阈值计算时，归一化和反归一化的范围应该设为(-1,1)，而不是(0,1)。也就是从原来的：[p_train, ps_input] = mapminmax(Id',0,1);
[t_train, ps_output] = mapminmax(train_y',0,1);改为：[p_train, ps_input] = mapminmax(Id',-1,1
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2023-07-27 19:34:27
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# 神经网络初始化权重 Xavier
神经网络是一种由神经元组成的复杂网络结构，通过学习和调整网络中的权重参数来实现对输入数据的处理和预测。初始化权重是神经网络训练中的一个重要环节，它会直接影响神经网络的收敛速度和性能。Xavier初始化是一种经过优化的权重初始化方法，旨在解决神经网络训练过程中梯度爆炸或梯度消失的问题。
## Xavier初始化方法原理
Xavier初始化方法的原理是根据每
原创
2024-03-24 04:48:38
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为了使模型具有更好的表现力，往往需要各层的激活值的分布都要求有适当的广度。为什么呢?因为通过在各层间传递多样性的数据，神经网络可以进行高效的学习。反过来想，如果有多个神经元都输出几乎相同的值，那他们就没有存在的意义了。比如，如果100个神经元都输出几乎相同的值，那么也可以由1个神经元来表达基本相同的事情。因此，激活值在分布上有所偏向会出现“表现力受限”的问题。这里我们通过一个实验，观察权重初始值对
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2023-10-24 08:39:12
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