Als «truncated-normal» getaggte Fragen

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Was ist der Vorteil der abgeschnittenen Normalverteilung beim Initialisieren von Gewichten in einem neuronalen Netzwerk?
Beim Initialisieren von Verbindungsgewichtungen in einem vorwärtsgerichteten neuronalen Netzwerk ist es wichtig, sie zufällig zu initialisieren, um Symmetrien zu vermeiden, die der Lernalgorithmus nicht unterbrechen könnte. Die Empfehlung, die ich an verschiedenen Stellen gesehen habe (z. B. in TensorFlows MNIST-Tutorial ), ist die Verwendung der abgeschnittenen Normalverteilung unter Verwendung einer …
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Berechnung des erwarteten Wertes der abgeschnittenen Normalen
Unter Verwendung der Mühlen - Verhältnis Ergebnis lassen , dannX.∼ N.( μ ,σ2)X.∼N.(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) E.( X.| X.&lt; α ) = μ - σϕ (a - μσ)Φ (a - μσ)E.(X.|X.&lt;α)=μ- -σϕ(ein- -μσ)Φ(ein- -μσ)E(X| X<\alpha) = \mu - \sigma\frac{\phi(\frac{a- \mu}{\sigma})}{\Phi(\frac{a-\mu}{\sigma})} Bei der Berechnung in R. erhalte ich jedoch nicht die …
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