np.random.normal()正态分布
可用于生成网络搭建初始的随机权重
高斯分布的概率密度函数
numpy中
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
参数的意义为:
loc:float
概率分布的均值,对应着整个分布的中心center。 loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布
scale:float
概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高
size:int or tuple of ints
输出的shape,默认为None。
经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正太分布(μ=0, σ=1),对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)
eg:
temp = np.random.normal(0.0, 1, (5, 2))
plt.plot(temp,'.')
temp = np.random.normal(0.0, 20, (5, 2))
plt.plot(temp,'.')
temp = np.random.normal(0.0, 1, (5, 10))
plt.plot(temp,'.')
temp = np.random.normal(0.0, 1, (10, 10))
plt.plot(temp,'.')