模型訓練多次后，最終得到的某層權重矩陣W之間有什么相似或者相關的特性嗎？在深度學習中，我們通常使用足夠小的隨機數(shù)來初始化層間連接的權重，如均勻分布或正態(tài)分布，而神經(jīng)元的偏差值通常為零。由于訓練的隨機性

模型訓練多次后，最終得到的某層權重矩陣W之間有什么相似或者相關的特性嗎？

在深度學習中，我們通常使用足夠小的隨機數(shù)來初始化層間連接的權重，如均勻分布或正態(tài)分布，而神經(jīng)元的偏差值通常為零。由于訓練的隨機性，每次訓練的結果是不同的。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)平面與多峰多谷的丘陵地區(qū)非常相似。每個初始化過程都是隨機落在某個峰值上，學習的結果是沿著山坡到達相應的谷底。由于山坡的數(shù)量很大，落在同一山坡上的概率基本為零，因此每次都會到達不同的谷底。這是相同的原因，每次訓練將獲得不同的連接權重。

神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值為什么都歸一化0到1之間呢或是？

不一定，也可以在[-1，1]之間設置。事實上，我們必須有一個負權重，否則我們只能激活神經(jīng)元而不能抑制它們。至于為什么[-1,1]就足夠了，這是因為sigmoid函數(shù)的歸一化和輸出間隔的限制。通常，編程時，將矩陣設置為bounds=one（s，1）*[-1，1]%。

在MATLAB中，可以使用net=init（net）直接初始化。我們可以設置網(wǎng)絡參數(shù)網(wǎng)絡初始化FCN以及網(wǎng)絡層{i} 是的。初始化給定的網(wǎng)絡。網(wǎng)絡初始化FCN用于確定整個網(wǎng)絡的初始化函數(shù)。前饋網(wǎng)絡的默認值是initlay，它允許每一層使用一個單獨的初始化函數(shù)。一切就緒網(wǎng)絡初始化FCN，然后是參數(shù)網(wǎng)絡層{i} 是的。還應設置initfcn以確定每個層的初始化函數(shù)。對于前饋網(wǎng)絡，通常使用兩種不同的初始化方法：initwb和initnw。initwb函數(shù)基于每個層的初始化參數(shù)（凈輸入重量Initfcn）初始化權重矩陣和偏差。前饋網(wǎng)絡的初始權值通常設置為Rands，使得權值隨機介于-1和1之間。當傳遞函數(shù)為線性時，通常使用這種方法。Initnw通常用于轉換函數(shù)，即曲線函數(shù)。根據(jù)Nguyen和Widrow[ngwi90]，它為每一層生成初始權值和偏差值，這樣每一層神經(jīng)元的活動區(qū)域在輸入空間中可以大致平坦地分布。

gwr模型要設置空間權重矩陣嗎？

地理加權回歸（GWR）是一種空間分析技術，在地理及涉及空間數(shù)據(jù)處理的相關學科中得到越來越多的應用。

通過在空間范圍內(nèi)的每個點建立局部回歸方程，GWR在探索變量之間的空間關系和預測未來結果方面具有明顯的優(yōu)勢