np.random.seed(1) 和 np.random.seed(0) 的区别？

Question

我正在寻找一个网络。我发现这个话题https://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/

进展顺利，但我无法理解那部分：

# seed random numbers to make calculation
# deterministic (just a good practice)

np.random.seed(1)

# initialize weights randomly with mean 0
syn0 = 2 * np.random.random((3, 1)) - 1

那么np.random.seed(1) 是什么意思？为什么不是（0）？ (1) 的意思是什么) 页面作者说“用均值 0 随机初始化权重”

syn0 = 2 * np.random.random((3, 1)) - 1

安权重是什么意思？

Answer 1

问题 #1：

出于实际目的，没有区别，它只是每次运行程序时获取相同随机数的一种方式。随意阅读维基百科的更多细节：https://en.wikipedia.org/wiki/Random_seed

问题 #2：

使用零均值权重初始化 ANN 是一种很好的做法，通常会显示出良好的收敛行为。查看此页面了解更多详情：http://cs231n.github.io/neural-networks-2/#init

因此，我们仍然希望权重非常接近于零，但是因为 我们在上面争论过，不完全为零。作为解决方案，它是 常见的是将神经元的权重初始化为小数字和 将这样做称为对称性破坏。这个想法是神经元 一开始都是随机且唯一的，因此它们将计算 不同的更新并将自己整合为完整的不同部分 网络。

Quora 帖子中有更多关于该主题的讨论：https://www.quora.com/Why-does-it-work-to-initialize-weights-of-a-deep-Neural-Network-to-zero-plus-some-noise-N-0-epsilon-and-not-anything-else