在一些算法中，我们需要给θ初始化，例如梯度下降算法。
在一些算法中，不能初始化参数为全零，例如神经网络。
在神经网络中，如果初始化所有的参数（也就是权重）相同，那么所有输入都相同，神经网络就失去了它的作用了。
所以我们需要随机初始化。
Octave中：
为了训练神经网络，我们需要对权重进行随机初始化。
在一些算法中，我们需要给θ初始化，例如梯度下降算法。
在一些算法中，不能初始化参数为全零，例如神经网络。
在神经网络中，如果初始化所有的参数（也就是权重）相同，那么所有输入都相同，神经网络就失去了它的作用了。
所以我们需要随机初始化。
Octave中：
为了训练神经网络，我们需要对权重进行随机初始化。
随机初始化（Random+Initialization） 当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。 对于逻辑...
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随机数生成 如下每次执行 sess.run(random) 都会生成不同的随机数 随机初始化 如上所定义的para...
本文标题：随机初始化（Random initialization）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/fzcpextx.html
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