神经网络权值怎么确定？

1. 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：百度百科-神经网络

2. 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：百度百科-神经网络

3. 神经网络进行权重分析

 神经网络基础应用：
   x1 w1 + x2 w2 +x3*w3 = y，已知x1,x2,x3和y，求w1,w2,w3
   这是一个三元一次方程，正常需要三组数据就能准确求出解，但是如果要在仅有两组数据的情况下进行求解，除使用暴力法外，采用神经网络是一个不错的选择，网络模型图如下：

4. 神经网络权值怎么算

net.iw{1,1}=W0;net.b{1}=B0;net.iw{1,1}=W0;输入层和隐层间的权值，net.b{1}=B0输入层和隐层间的阈值.
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；
从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。

扩展资料：
BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。
①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。
②容易陷入局部极小值。
③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。
④网络推广能力有限。
对于上述问题，目前已经有了许多改进措施，研究最多的就是如何加速网络的收敛速度和尽量避免陷入局部极小值的问题。
参考资料来源：百度百科-BP神经网络