BP神经网络一般初始权值和阀值是多少？

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初始的权值和偏差一般是在0-1之间，随机选取某一0-1之间的值作为某一权值或偏差的值原因在于：1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性。

神经网络阀值初始值一般是多少

神经网络阈值是啥意思？

BP神经网络中初始权值和阈值的设定

1、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。2、以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd,弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。

3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。

4、在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的NeuralNetwork下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、输出”，隐含层中有5个神经元。

5、Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，VaildationChecks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。

6、最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。

神经网络中的权值和阈值什么意思

BP神经网络中神经元阈值是什么意思

BP神经网络中为什么设置阈值？

神经网络中阈值的作用

A=f(wp+b),b是阈值！b使得激活函数的图形具有可以左右移动而增加了解决问题的可能性。

（也就是说，阈值不动或者不设置阈值，也是没有问题的，但是有了动态的阈值，那么学习得更快，效果更好另外，我个人见解，我觉得神经网络中的阈值违背了阈值的本意（除了作为应激函数的阈值函数），阈值是一个临界值或者某个范围，而A=f(wp+b)中的b具有的是是函数图形左右移动的功能，所以称之为偏差更合理。

2008____2013。

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，也可设置为[-1，1]之间。事实上，必须要有权值为负数，不然只有激活神经元，没有抑制的也不行。至于为什么在[-1，1]之间就足够了，这是因为归一化和Sigmoid函数输出区间限制这两个原因。

一般在编程时，设置一个矩阵为bounds=ones(S,1)*[-1,1];%权值上下界。在MATLAB中，可以直接使用net=init(net);来初始化。

我们可以通过设定网络参数net.initFcn和net.layer{i}.initFcn这一技巧来初始化一个给定的网络。net.initFcn用来决定整个网络的初始化函数。

前馈网络的缺省值为initlay，它允许每一层用单独的初始化函数。设定了net.initFcn，那么参数net.layer{i}.initFcn也要设定用来决定每一层的初始化函数。

对前馈网络来说，有两种不同的初始化方式经常被用到：initwb和initnw。

initwb函数根据每一层自己的初始化参数(net.inputWeights{i,j}.initFcn)初始化权重矩阵和偏置。前馈网络的初始化权重通常设为rands，它使权重在-1到1之间随机取值。

这种方式经常用在转换函数是线性函数时。initnw通常用于转换函数是曲线函数。

它根据Nguyen和Widrow[NgWi90]为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。