A. 神經網路權值怎麼確定
神經網路的權值確定是一個關鍵問題，它直接影響到神經網路的學習能力和泛化能力。在訓練過程中，權值的初始設定至關重要。對於MATLAB等工具，通常建議使用其內置的函數自動生成權值，這樣可以避免人為設定可能帶來的偏差。若需手動設定，可以通過賦值語句進行調整，如net.IW{}=；net.bias{}=。
在設定權值時，通常需要考慮輸入數據的歸一化處理，使權值和偏置值處於0到1的范圍內。這樣的設定有助於神經網路在訓練過程中更好地學習有用的信息。權值確定的目標是確保在訓練過程中，網路不會陷入參數梯度為零的陷阱。
在參數初始化時，需要滿足兩個條件：首先，確保激活函數不會飽和，避免輸入值過大或過小導致飽和現象；其次，確保激活層輸出不為零，以避免下一層的輸入為零，從而導致梯度為零。這兩個條件的滿足有助於提高神經網路的訓練效果。
神經網路與權值之間的關系至關重要。在訓練過程中，需要選擇合適的神經網路框架，並通過學習權值參數來實現特定任務。在某些研究中，研究人員構建了一個預先設定好的神經網路架構，通過隨機初始化權值來完成任務，這表明不需要進行參數學習也可以實現特定任務。
這種無需學習權重的神經網路架構在強化學習和監督學習中表現良好。研究人員發現，這種架構相當於引入了一個強歸納偏置，使整個架構能夠直接解決特定問題。通過這種方式，可以降低模型方差，提高模型的泛化能力。
此外，研究人員還提出了一種從小架構到大架構搜索的方法，逐步縮小架構規模，使其僅包含最優解。這樣，隨機化的權值也能解決實際問題。這種方法的有效性取決於架構能否准確包圍最優解。