神经网络的权重初始化,神经网络的权值和阈值
1、MATLAB中SOM神经网络的权值是怎样实现初始化的 15
SOM神经网络的初始权值是自动完成的，用随机数设定输入层和映射层之间的权值的初始值。这种方式有一个问题，就是有时一个神经元的初始权值输入向量太远，以至于它从未在竞争中获胜，因而也从未得到学习，这将形成毫无用处的“死”神经元。
net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)
PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值，R*2维矩阵
Di：第I层的维数，默认为[5 8]
TFCN：拓扑函数，默认为hextop
DFCN:距离函数，默认为linkdist
OLR：分类阶段学习速率，默认为0.9
OSTEPS：分类阶段的步长，默认为1000
TLR：调谐阶段的学习速率，默认为0.02
TNS:调谐阶段的领域距离，默认为1.
谷歌人工智能写作项目：小发猫
2、BP神经网络一般初始权值和阀值是多少？
初始的权值和偏差一般是在0-1之间，随机选取某一0-1之间的值作为某一权值或偏差的值
原因在于：
1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中
2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性神经网络中常用权值初始化。
3、BP神经网络中初始权值和阈值的设定
1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。
2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。
3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。
4、在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的Neural Network下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、输出”，隐含层中有5个神经元。
5、Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。
6、最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。
4、神经网络权值怎么确定？
神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。
参数初始化要满足两个必要条件：
1、各个激活层不会出现饱和现象，比如对于sigmoid激活函数，初始化值不能太大或太小，导致陷入其饱和区。
2、各个激活值不为0，如果激活层输出为零，也就是下一层卷积层的输入为零，所以这个卷积层对权值求偏导为零，从而导致梯度为0。
扩展资料：
神经网络和权值的关系。
在训练智能体执行任务时，会选择一个典型的神经网络框架，并相信它有潜力为这个任务编码特定的策略。注意这里只是有潜力，还要学习权重参数，才能将这种潜力变化为能力。
受到自然界早成行为及先天能力的启发，在这项工作中，研究者构建了一个能自然执行给定任务的神经网络。也就是说，找到一个先天的神经网络架构，然后只需要随机初始化的权值就能执行任务。研究者表示，这种不用学习参数的神经网络架构在强化学习与监督学习都有很好的表现。
其实如果想象神经网络架构提供的就是一个圈，那么常规学习权值就是找到一个最优点（或最优参数解）。但是对于不用学习权重的神经网络，它就相当于引入了一个非常强的归纳偏置，以至于，整个架构偏置到能直接解决某个问题。
但是对于不用学习权重的神经网络，它相当于不停地特化架构，或者说降低模型方差。这样，当架构越来越小而只包含最优解时，随机化的权值也就能解决实际问题了。如研究者那样从小架构到大架构搜索也是可行的，只要架构能正好将最优解包围住就行了。
参考资料来源：
5、神经网络的初始权值和阈值为什么都归一化0到1之间呢或是
不一定，也可设置为[-1，1]之间。事实上，必须要有权值为负数，不然只有激活神经元，没有抑制的也不行。至于为什么在[-1，1]之间就足够了，这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制这两个原因。一般在编程时，设置一个矩阵为bounds=ones(S,1)*[-1,1]; %权值上下界。
在MATLAB中，可以直接使用net = init(net);来初始化。我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。设定了net.initFcn ，那么参数net.layer{i}.initFcn 也要设定用来决定每一层的初始化函数。对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。
6、神经网络阀值初始值一般是多少
阀值初始化,即对神经网络中所有的权值阀值进行初始化,初始值通常设为(-1,1)
7、BP神经网络中初始权值和阈值的设定
1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。
2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。
3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。
4、在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的Neural Network下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、输出”，隐含层中有5个神经元。
5、Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。
6、最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。
8、BP神经网络如何设置初始权值
1、如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值
也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=
2、一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行
9、神经网络权值是啥意思？
神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。
网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。
在1999年之前，人们一般认为网络的结构都是随机的。但随着Barabasi和Watts在1999年分别发现了网络的无标度和小世界特性并分别在世界著名的《科学》和《自然》杂志上发表了他们的发现之后，人们才认识到网络的复杂性。
网络会借助文字阅读、图片查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、图片、声音、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。
汉语中，“网络”一词最早用于电学《现代汉语词典》（1993年版）做出这样的解释：“在电的系统中，由若干元件组成的用来使电信号按一定要求传输的电路或这种电路的部分，叫网络。”
在数学上，网络是一种图，一般认为专指加权图。网络除了数学定义外，还有具体的物理含义，即网络是从某种相同类型的实际问题中抽象出来的模型。在计算机领域中，网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享。网络是人类发展史来最重要的发明，提高了科技和人类社会的发展。
10、BP神经网络初始权值和阈值
请理解程序中的变量含义：
-
inputnum：输入层节点数
-
hiddennum：隐层节点数
-
outputnum：输出层节点数
因此，当输入为3时，如果前面有inputnum=size(P,1);语句，将会自适应确定输入节点数；如果没有使用该语句，直接将inputnum赋值为3即可，即加上inputnum=3;
你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。