人工神經網絡里的權值和權向量是什么意思啊？？ 神經網絡權值的具體含義是什么 神經網絡權值怎么確定？

神經網絡的權值是通過對網絡的訓練得到的。如果使用MATLAB的話不要自己設定，newff之后會自動賦值。也可以手動：{}=;{}=。一般來說輸入歸一化，那么w和b取0-1的隨機數就行。

神經網絡的權值確定的目的是為了讓神經網絡在訓練過程中學習到有用的信息，這意味著參數梯度不應該為0。

參數初始化要滿足兩個必要條件：1、各個激活層不會出現飽和現象，比如對于sigmoid激活函數，初始化值不能太大或太小，導致陷入其飽和區。

2、各個激活值不為0，如果激活層輸出為零，也就是下一層卷積層的輸入為零，所以這個卷積層對權值求偏導為零，從而導致梯度為0。擴展資料：神經網絡和權值的關系。

在訓練智能體執行任務時，會選擇一個典型的神經網絡框架，并相信它有潛力為這個任務編碼特定的策略。注意這里只是有潛力，還要學習權重參數，才能將這種潛力變化為能力。

受到自然界早成行為及先天能力的啟發，在這項工作中，研究者構建了一個能自然執行給定任務的神經網絡。也就是說，找到一個先天的神經網絡架構，然后只需要隨機初始化的權值就能執行任務。

研究者表示，這種不用學習參數的神經網絡架構在強化學習與監督學習都有很好的表現。其實如果想象神經網絡架構提供的就是一個圈，那么常規學習權值就是找到一個最優點（或最優參數解）。

但是對于不用學習權重的神經網絡，它就相當于引入了一個非常強的歸納偏置，以至于，整個架構偏置到能直接解決某個問題。但是對于不用學習權重的神經網絡，它相當于不停地特化架構，或者說降低模型方差。

這樣，當架構越來越小而只包含最優解時，隨機化的權值也就能解決實際問題了。如研究者那樣從小架構到大架構搜索也是可行的，只要架構能正好將最優解包圍住就行了。參考資料來源：百度百科-神經網絡。

神經網絡權值是什么？ 神經網絡算法中權值W和閾值的定義是什么？ 神經網絡中的權值和閾值什么意思 神經網絡算法中的weight是不是翻譯為“權值”？權值指的是什么呢？ 我是一個初學者，希望能有人能幫助我。 如何理解人工智能神經網絡中的權值共享問題？

權值(權重)共享這個詞是由LeNet5模型提出來的。以CNN為例，在對一張圖偏進行卷積的過程中，使用的是同一個卷積核的參數。

比如一個3×3×1的卷積核，這個卷積核內9個的參數被整張圖共享，而不會因為圖像內位置的不同而改變卷積核內的權系數。

說的再直白一些，就是用一個卷積核不改變其內權系數的情況下卷積處理整張圖片(當然CNN中每一層不會只有一個卷積核的，這樣說只是為了方便解釋而已)。

研究人工神經網絡的權值分布有什么意義

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神經網絡一般都是非常龐大的，每個邊對應一個權值，如果權值不共享的話，數據量就更大了，但是為了提高效率，引入了權值共享，但是還不夠，想再次提高效率和精確度，進行主成分分析，把一些重要的權重保留，不重要的舍棄，你這個權值分布就很有意義了，比如權重是5的權值在概率上占到了百分之95，或者說主成分分析的結果前2類權重就占據了百分之80，那么剩下的權值就可以省略，當然這都是理論上的。