神经网络中隐藏神经元的权重

Question

输入神经元和隐藏神经元之间以及隐藏神经元和输出神经元之间的权重是如何给出的？我知道权重在开始时是随机给出的。

其次，我正在做字符识别，假设我有一个大小为 8x8 像素的字符，这意味着 64 个输入神经元，这应该意味着我也需要有 64 个输出神经元，对吧？

Answer 1

有关输出层大小，请参阅我对同一问题的回答 here。

我不确定您所说的“如何给出权重”是什么意思。你是说“训练有素”吗？如果是，通常通过反向传播。如果您的意思是“它是如何表示的”：通常作为数组或矩阵。

如果您想了解更多关于反向传播微调的信息，请阅读 LeCun 的 this paper。

另外注意：每个节点 1 个像素作为输入是您永远不会做的事情。您永远不会将原始数据输入网络，因为它包含噪音和不需要的信息。在将其输入网络之前，先找到表示、模型、编码或类似的东西。要了解这是如何完成的，您别无选择，只能进行一些研究。有太多的可能性可以给出明确的答案。