如何神经网络权值规则化

① 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 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

因为神经元的传输函数在[0,1]之间区别比较大，如果大于1以后，传输函数值变化不大（导数或斜率就比较小），不利于反向传播算法的执行。反向传播算法需要用到各个神经元传输函数的梯度信息，当神经元的输入太大时（大于1比如），相应的该点自变量梯度值就过小，就无法顺利实现权值和阈值的调整）。传输函数比如logsig或tansig，你可以把函数图像画出来，会发现，[-1,1]之间函数图像比较徒，一阶导数（梯度）比较大，如果在这个敬意范围之外，图像就比较平坦，一阶导数（梯度）就接近0了。

③ 如何训练自己的神经网络权重

说的确定应该就是训练方法吧，神经网络的权值不是人工给定的。而是用训练集（包括输入和输出）训练，用训练集训练一遍称为一个epoch，一般要许多epoch才行，目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差）小到一个给定的阈值。以上所说是有监督的学习方法，还有无监督的学习方法。

④ 神经网络权值怎么确定

(1)初始时,每个权值由随机数函数产生,值的范围为[-1,1]之间
(2)运行过程中,通过BP算法求得均方误差的梯度,然后调整BP网络的权值.如:w(i,j,k+1)=w(i,j,k)+Delta(e(i,j)).

⑤ MATLAB中SOM神经网络的权值是怎样实现初始化的

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.

⑥ 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。

(6)如何神经网络权值规则化扩展阅读：

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。

⑦ BP神经网络连接权值如何确定

确认方法：
统计学认为，在统计中计算平均数等指标时，对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数。
例子：求下列数串的平均数
3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、
一般求法为（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2
加权求法为（6＊3＋3＊4＋2）／10＝3．2
其中3出现6次，4出现3次，2出现1次．6、3、1就叫权数。这种方法叫加权法。
一般说的平均数，就是把所有的数加起来，再除以这些数的总个数。表示为：
(p1+p2+p3+…..+pn)/n;
但有的数据记录中有一些相同的数据，在计算的时候，那一个数有几个相同数，就把这个数乘上几，这个几，就叫权，加权，就是乘上几后再加。平均数还是要除以总个数。
还是以上面的各个数为例：
它们每个数都有一些相同数，表示为：k1,k2,k3…….kn;
加权平均的公式是：（k1p1+k2p2+k3p3+……knpn）/(k1+k2+k3+…..kn)

⑧ 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。

⑨ bp神经网络怎么求权值

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。

(9)如何神经网络权值规则化扩展阅读：

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。

⑩ 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着名的《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。