neural-network - 人工ニューラルネットワーク：初期ニューロンの選択

Question

初期構造（ニューロンとそれらの間の接続）はどのように選択されますか？私の本は、ネットワークをトレーニングする前に、最初に接続にランダムな重みを与えると述べているだけです。

このようなトレーニング中にニューロンを追加すると思います。

1. 完全に空のネットワークから始めます
2. トレーニング中に生成する最初の値は存在しません
3. ランダムな重みで、この値に対応するニューロンを追加します

Answer 1

あなたが求めているのは自己組織化ANNです。通常、接続の編成方法は、開発者が必要な計算を実行するのに十分な能力があると開発者が考えるモデルに人工的に作成されます。もちろん、ランダムに接続されたノードをランダムに選択することから始めることもできますが、そのようなネットワークの進化には、標準の2層または3層ネットワークよりもはるかに長い時間がかかる可能性があります。

ですから、そうです、自己組織化ネットワークを実行するときに同様のアプローチを使用するという点であなたは正しいです。1つは構造用、もう1つは重み用の2セットの遺伝的アルゴリズムを追跡し（または、2つをなんらかの方法で組み合わせて）、必要に応じて進化させます。

Answer 2

私は、質問が自己組織化またはGAで進化したANNについてであるとは思わない。最も一般的なANNについてのように聞こえます：パーセプトロン（単層または多層）、この場合、ネットワークの構造：層の数と層のサイズは最初に手動で選択する必要があります。重みを初期化するための簡単な初期経験則は、-1.0から1.0の間の均一にランダムな値を選択することです。