权重初始化 模型训练多次后，最终得到的某层权重矩阵W之间有什么相似或者相关的特性吗？
模型训练多次后，最终得到的某层权重矩阵W之间有什么相似或者相关的特性吗？
在深度学习中，我们通常使用足够小的随机数来初始化层间连接的权重，如均匀分布或正态分布，而神经元的偏差值通常为零。由于训练的随机性，每次训练的结果是不同的。例如，神经网络的参数平面与多峰多谷的丘陵地区非常相似。每个初始化过程都是随机落在某个峰值上，学习的结果是沿着山坡到达相应的谷底。由于山坡的数量很大，落在同一山坡上的概率基本为零，因此每次都会到达不同的谷底。这是相同的原因，每次训练将获得不同的连接权重。
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，也可以在[-1，1]之间设置。事实上，我们必须有一个负权重，否则我们只能激活神经元而不能抑制它们。至于为什么[-1,1]就足够了，这是因为sigmoid函数的归一化和输出间隔的限制。通常，编程时，将矩阵设置为bounds=one（s，1）*[-1，1]%。
在MATLAB中，可以使用net=init（net）直接初始化。我们可以设置网络参数网络初始化FCN以及网络层{i} 是的。初始化给定的网络。网络初始化FCN用于确定整个网络的初始化函数。前馈网络的默认值是initlay，它允许每一层使用一个单独的初始化函数。一切就绪网络初始化FCN，然后是参数网络层{i} 是的。还应设置initfcn以确定每个层的初始化函数。对于前馈网络，通常使用两种不同的初始化方法：initwb和initnw。initwb函数基于每个层的初始化参数（净输入重量Initfcn）初始化权重矩阵和偏差。前馈网络的初始权值通常设置为Rands，使得权值随机介于-1和1之间。当传递函数为线性时，通常使用这种方法。Initnw通常用于转换函数，即曲线函数。根据Nguyen和Widrow[ngwi90]，它为每一层生成初始权值和偏差值，这样每一层神经元的活动区域在输入空间中可以大致平坦地分布。
gwr模型要设置空间权重矩阵吗？
地理加权回归（GWR）是一种空间分析技术，在地理及涉及空间数据处理的相关学科中得到越来越多的应用。
通过在空间范围内的每个点建立局部回归方程，GWR在探索变量之间的空间关系和预测未来结果方面具有明显的优势
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