ваги зазвичай инициализируются випадковими значеннями з інтервалу [-1 1].
Функція initnw реалізують алгоритм Nguyen-Widrow і застосовується для шарів, що використовують Сигмоїдальні функції активації.
Ця функція генерує початкові ваги і зміщення для шару так, щоб активні області нейронів були розподілені рівномірно відносно області входів, що забезпечує мінімізацію числа нейронів мережі і час навчання.
Іншими можливими значеннями властивості net.initFcn є: initcon , initnw , initwb і initzero .
Крім функції initnw наступні функції виробляють безпосередню ініціалізацію ваг і зміщень:
initzero присвоює матрицям ваг і векторах зміщень нульові значення;
rands присвоює матрицям ваг і векторах зміщень випадкові значення з діапазону [-1 1];
randnr присвоює матриці ваг випадкові нормовані рядки з діапазону [-1 1];
randnc присвоює матриці ваг випадкові нормовані стовпці з діапазону [-1 1];
midpoint присвоює елементам вектора зміщення початкові рівні зсуву, що залежать від числа нейронів у шарі, і використовується разом з функцією налаштування learncon.
Таким чином, завдання функцій ініціалізації для обчислювальному котельної моделі нейронної мережі є багатоступеневим і виконується за таким алгоритмом:
. Обрати для властивості net.initFcn одне з можливих значень: initzero , initcon , initnw , initwb або initlay .
. Якщо обрані значення initzero , initcon або initnw , то завдання функцій ініціалізації мережі завершено.
. Якщо вибрано значення initwb , то перехід до кроку 6.
<...
