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我应该使用什么权重来开始一个整洁的基于神经网络？

在开始一个整洁的基于神经网络的项目时，可以使用以下权重来初始化神经网络：

随机初始化权重：最常见的方法是随机初始化权重。这意味着为每个连接的权重赋予一个随机值，通常是从一个均匀分布或高斯分布中采样得到的。这种方法适用于大多数神经网络任务，并且在许多深度学习框架中是默认的初始化方法。
预训练权重：对于某些特定的任务和数据集，可以使用预训练的权重来初始化神经网络。预训练权重是在大规模数据集上训练的模型的权重，然后将这些权重应用于新的任务。这种方法通常用于迁移学习或特定领域的任务，可以加快模型的收敛速度并提高性能。
零初始化权重：将所有权重初始化为零是一种简单的方法，但在实践中很少使用。这是因为如果所有权重都相同，神经网络的每个神经元将学习相同的特征，导致模型无法区分不同的输入。
Xavier初始化权重：Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法，旨在使每个神经元的输出具有相同的方差。它根据输入和输出的维度自适应地初始化权重，以平衡梯度的传播和激活函数的非线性变换。
He初始化权重：He初始化是Xavier初始化的一种变体，特别适用于使用ReLU激活函数的神经网络。它根据输入和输出的维度自适应地初始化权重，以平衡梯度的传播和ReLU函数的非线性变换。

需要注意的是，选择适当的权重初始化方法取决于具体的任务和网络架构。在实践中，可以尝试不同的初始化方法，并根据模型的性能和收敛速度进行评估和选择。

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相关搜索:为什么在PySpark中有两个读取CSV文件的选项？我应该使用哪一个？为什么我在使用NSManagedObject的self上得到了一个基于崩溃清除块的KVO？因此，我建立了一个神经网络模型，用于使用tensorflow keras对狗和猫进行分类，但它的准确性并没有提高。有什么建议吗？在SAS中，我应该使用什么代码来创建1-50之间的第一个质数？如果xip.io不是Openshift本地安装中的一个选项，我应该使用什么？如果我使用一个只有一个参数的post请求，我应该在springboot中做什么？我刚刚开始学习使用C++的链表。我正在尝试使用一个向量创建一个链表。为什么这段代码会有问题？我应该为一个不可变的hibernate实体使用什么cascadeType？我应该为这个UDF使用什么对象，它应该在一组数据中查找基于列标题的值？我应该什么时候开始和结束我的SQL连接，我应该从一开始就使用池化吗？

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本文将介绍什么是浅神经网络以及它的数学原理。下图所示是一个只包含一个隐藏层、一个输入层和一个输出层的浅神经网络。 ? 神经元神经元是神经网络中的原子单元。...给定神经元一个输入，它将得到对应的输出，并将其作为下一层的输入。一个神经元可以认为是以下两部分的结合： ? 第一部分根据输入和权重来计算得到Z 。...激活函数我们知道，一个神经网络根本上来说就是一组数学方程和权重的集合。为了提高神经网络的鲁棒性，从而在各种不同的场景下都能得到很好的效果，我们使用了激活函数。这些激活函数为神经网络引入了非线性特性。...那么为什么不能将它初始化为0或者其它什么值呢？接下来通过我们的浅层神经网络来理解这个问题。让我们用0或者其它值来初始化第一层的权重矩阵W1，和第二层的权重矩阵W2。...在计算dZ[1]的方程中，＊表示点积，σ’ 表示sigma的导数。 “我强烈建议懂微积分的读者亲自计算一下上述方程，从而对于梯度下降的运行方式有一个更好的理解。”

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谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

而今天，谷歌再向炼丹术发起 “攻击”：提出一种神经网络结构的搜索方法，该方法无需任何显式的权值训练即可执行任务！...我们希望对这种权重无关的神经网络的demo将鼓励进一步研究探索新的神经网络构建块，不仅具有有用的归纳偏差，而且还可以使用不一定限于基于梯度的方法的算法来学习。...权重无关的神经网络搜索概述在探索神经网络拓扑空间时，权值无关的神经网络搜索避免了权重训练，方法是在每次rollout时采样一个共享的权值。网络将通过多次rollout进行评估。...单个共享权重的另一个好处是，调整单个参数变得非常容易，无需使用基于梯度的方法。表现最佳的共享权重值会产生令人满意的行为：连杆系统在几次摆动之后即获得平衡，智能体沿道路有效行进，赛车实现高速过弯。...可以使用基于人口信息的强化对权重进行微调，但原则上可以使用任何其他学习算法。为了在训练分布之外可视化智能体的性能，可以使用比原始设置更多更杂初始条件。

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C＋实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化

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视觉分类任务中处理不平衡问题的loss比较

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世界欠他一个图灵奖！ LSTM之父的深度学习“奇迹之年”

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万众期待：Hinton团队开源CapsNet源码

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英特尔的研究人员设计了一种技术，从相反的方向进行训练，以一个紧凑的模型开始，在训练期间根据数据修改结构。...他们声称，与从一个大模型开始然后进行压缩相比，它具有更高的可伸缩性和计算效率，因为训练直接在紧凑模型上进行。与过去的尝试不同，它能够训练一个性能相当于大型修剪模型的小模型。...大多数AI系统的核心神经网络由神经元组成，神经元呈层状排列，并将信号传递给其他神经元。这些信号是数据或输入的产物，输入到神经网络中，从一层传递到另一层，然后通过调整每个连接的突触权重来缓慢地调整网络。...基于大小的剪枝的类型用于删除具有最小权值的链接，并且在训练期间跨层重新分配参数。对于相同的模型尺寸，该方法比静态方法获得了更高的准确性，同时需要的训练要少得多，并且它比以前的动态方法准确性更高。...如果构造一个静态稀疏网络，复制动态参数化方案发现的稀疏网络的最终结构，那么这个静态网络将无法训练到相同的精度水平。 End

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