沈阳精选靠谱一些的AI人工智能培训学校在哪里

　　沈阳精选靠谱一些的AI人工智能培训学校在哪里?沈阳东软睿道教育推出AI人工智能课程,聘请业内专业老师指导,课程系统完善,双模式教学云平台,真实项目驱动教学,并且还会提供就业指导,让业内小白从入门到精通,短时间内提高技术能力!

　　神经网络参数初始化方法有哪些，适用范围是什么?

　　1.随机初始化(Random Initialization)

　　参数按照均匀分布或高斯分布随机初始化。适用于多种神经网络结构和激活函数，是较常用的初始化方法之一。

　　2.零初始化(Zero Initialization)

　　所有参数初始化为零。适用于线性激活函数(例如恒等函数)的浅层网络，但不适用于深层网络，因为每个神经元在反向传播时将具有相同的梯度。

　　3.Xavier初始化(Xavier Initialization)

　　根据输入和输出神经元的数量，将参数初始化为均匀分布或高斯分布的一种方式。适用于tanh、sigmoid等饱和型激活函数的浅层网络。

　　4.He初始化(He Initialization)

　　与Xavier初始化类似，但在计算标准差时除以输入神经元数量的平方根。适用于ReLU和其变体(如Leaky ReLU)等非饱和型激活函数的网络。

　　接下来笔者用一个简单的示例，来具体演示下如何使用Python代码实现参数的随机初始化(方法1)：

　　import numpy as np

　　def initialize_parameters_random(layers_dims):

　　parameters = {}

　　L = len(layers_dims)

　　for l in range(1, L):

　　parameters['W' + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l-1]) * 0.01

　　parameters['b' + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1))

　　return parameters

　　# 示例用法

　　layers_dims = [5, 10, 7, 1] # 网络结构：输入层-10个神经元隐藏层-7个神经元隐藏层-输出层1个神经元

　　parameters = initialize_parameters_random(layers_dims)

　　print("W1 = " + str(parameters["W1"]))

　　print("b1 = " + str(parameters["b1"]))