人工神经网络：选择初始神经元

Question

如何选择初始结构（神经元和它们之间的连接）？我的书只说明在训练网络之前我们在开始时给出连接随机权重。

我认为我们会在培训期间添加神经元，如下所示：

1. 从一个完全空的网络开始
2. 培训期间我生成的第一个值不存在
3. 添加一个神经元以对应此值，具有随机权重

Answer 1

你所追求的是一个自组织的人工神经网络。通常，组织连接的方式是人为的模型，开发人员认为该模型将具有足够的能力来执行必要的计算。当然，您可以随机选择具有随机连接的节点，但这种网络的发展可能比标准的两层或三层网络花费更长的时间。

所以，是的，你是对的，你在做自组织网络时会使用类似的方法。跟踪两组遗传算法，一组用于结构，一组用于权重（或者以一些不正常的方式将两者结合起来）并随意演变。

Answer 2

我不相信这个问题是关于自组织或GA演化的人工神经网络。这听起来更像是一个最常见的人工神经网络：一个感知器（单层或多层），在这种情况下，网络的结构：层数和层的大小，必须在开始时手工选择。初始化权重的简单初始经验法则是简单地在-1.0和1.0之间选择均匀的随机值。