神经网络权值怎么确定？
神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：{}= ; {}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。
神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。
参数初始化要满足两个必要条件：1、各个激活层不会出现饱和现象，比如对于sigmoid激活函数，初始化值不能太大或太小，导致陷入其饱和区。
2、各个激活值不为0，如果激活层输出为零，也就是下一层卷积层的输入为零，所以这个卷积层对权值求偏导为零，从而导致梯度为0。扩展资料：神经网络和权值的关系。
在训练智能体执行任务时，会选择一个典型的神经网络框架，并相信它有潜力为这个任务编码特定的策略。注意这里只是有潜力，还要学习权重参数，才能将这种潜力变化为能力。
受到自然界早成行为及先天能力的启发，在这项工作中，研究者构建了一个能自然执行给定任务的神经网络。也就是说，找到一个先天的神经网络架构，然后只需要随机初始化的权值就能执行任务。
研究者表示，这种不用学习参数的神经网络架构在强化学习与监督学习都有很好的表现。其实如果想象神经网络架构提供的就是一个圈，那么常规学习权值就是找到一个最优点（或最优参数解）。
但是对于不用学习权重的神经网络，它就相当于引入了一个非常强的归纳偏置，以至于，整个架构偏置到能直接解决某个问题。但是对于不用学习权重的神经网络，它相当于不停地特化架构，或者说降低模型方差。
这样，当架构越来越小而只包含最优解时，随机化的权值也就能解决实际问题了。如研究者那样从小架构到大架构搜索也是可行的，只要架构能正好将最优解包围住就行了。参考资料来源：百度百科-神经网络。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
BP神经网络连接权值如何确定
确认方法：统计学认为，在统计中计算平均数等指标时，对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数好文案。
例子：求下列数串的平均数 3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、 一般求法为（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2 加权求法为（6＊3＋3＊4＋2）／10＝3．2 其中3出现6次，4出现3次，2出现1次．6、3、1就叫权数。
这种方法叫加权法。 一般说的平均数，就是把所有的数加起来，再除以这些数的总个数。
表示为： (p1+p2+p3+…..+pn)/n; 但有的数据记录中有一些相同的数据，在计算的时候，那一个数有几个相同数，就把这个数乘上几，这个几，就叫权，加权，就是乘上几后再加。
平均数还是要除以总个数。
还是以上面的各个数为例： 它们每个数都有一些相同数，表示为：k1,k2,k3…….kn; 加权平均的公式是：（k1p1+k2p2+k3p3+……knpn）/(k1+k2+k3+…..kn)。
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Neural Network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，Vaildation Checks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。
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Neural Network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，Vaildation Checks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。
神经网络中阈值和权值的初值怎么调整?为什么我的老是误差特别大呢?
神经网络权值是啥意思？
神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：{}= ; {}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。
神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。
在1999年之前，人们一般认为网络的结构都是随机的。
但随着Barabasi和Watts在1999年分别发现了网络的无标度和小世界特性并分别在世界著名的《科学》和《自然》杂志上发表了他们的发现之后，人们才认识到网络的复杂性。
网络会借助文字阅读、图片查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、图片、声音、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。
汉语中，“网络”一词最早用于电学《现代汉语词典》（1993年版）做出这样的解释：“在电的系统中，由若干元件组成的用来使电信号按一定要求传输的电路或这种电路的部分，叫网络。
”在数学上，网络是一种图，一般认为专指加权图。网络除了数学定义外，还有具体的物理含义，即网络是从某种相同类型的实际问题中抽象出来的模型。
在计算机领域中，网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享。网络是人类发展史来最重要的发明，提高了科技和人类社会的发展。
BP神经网络如何设置初始权值
关于神经网络的权值训练方法
% 读入训练数据和测试数据Input = [];Output = [];str = {'Test','Check'};Data = textread([str{1},'.txt']);% 读训练数据Input = Data(:,1:end-1);% 取数据表的前五列（主从成分）Output = Data(:,end);% 取数据表的最后一列（输出值）Data = textread([str{2},'.txt']);% 读测试数据CheckIn = Data(:,1:end-1);% 取数据表的前五列（主从成分）CheckOut = Data(:,end);% 取数据表的最后一列（输出值）Input = Input';Output = Output';CheckIn = CheckIn';CheckOut = CheckOut';% 矩阵赚置[Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output);。