‘壹’ 神经网络的权重值是什么意思阿
负数也可以啊，只是y=a1*x1+a2*x2+...+an*xn中有的系数为负而已，没什么特殊含义
‘贰’ 卷积神经网络权值共享怎么体现的
- 用局部连接而不是全连接，同时权值共享。
局部连接的概念参考局部感受域，即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入，因此相比普通神经网络的全连接层（下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接），卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域（比如某个3*3的方块）。这样一来需要训练的权值数相比全连接而言会大大减少，进而减小对样本空间大小的需求。
权值共享的概念就是，某一隐藏层的所有神经元共用一组权值。
这两个概念对应卷积层的话，恰好就是某个固定的卷积核。卷积核在图像上滑动时每处在一个位置分别对应一个“局部连接”的神经元，同时因为“权值共享”的缘故，这些神经元的参数一致，正好对应同一个卷积核。
顺便补充下，不同卷积核对应不同的特征，比如不同方向的边（edge）就会分别对应不同的卷积核。
- 激活函数f(x)用ReLU的话避免了x过大梯度趋于0（比如用sigmoid）而影响训练的权值的情况（即GradientVanishing）。同时结果会更稀疏一些。
- 池化之后（例如保留邻域内最大或~~平均以舍弃一些信息）一定程度也压制了过拟合的情况。
综述
总体来说就是重复卷积-relu来提取特征，进行池化之后再作更深层的特征提取，实质上深层卷积网络的主要作用在于特征提取。最后一层直接用softmax来分类（获得一个介于0~1的值表达输入属于这一类别的概率）。
‘叁’ 神经网络权值怎么确定
神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。神经网络的权值确定的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。
参数初始化要满足两个必要条件：
1、各个激活层不会出现饱和现象，比如对于sigmoid激活函数，初始化值不能太大或太小，导致陷入其饱和区。
2、各个激活值不为0，如果激活层输出为零，也就是下一层卷积层的输入为零，所以这个卷积层对权值求偏导为零，从而导致梯度为0。
(3)两个神经网络共享权重扩展阅读：
神经网络和权值的关系。
在训练智能体执行任务时，会选择一个典型的神经网络框架，并相信它有潜力为这个任务编码特定的策略。注意这里只是有潜力，还要学习权重参数，才能将这种潜力变化为能力。
受到自然界早成行为及先天能力的启发，在这项工作中，研究者构建了一个能自然执行给定任务的神经网络。也就是说，找到一个先天的神经网络架构，然后只需要随机初始化的权值就能执行任务。研究者表示，这种不用学习参数的神经网络架构在强化学习与监督学习都有很好的表现。
其实如果想象神经网络架构提供的就是一个圈，那么常规学习权值就是找到一个最优点（或最优参数解）。但是对于不用学习权重的神经网络，它就相当于引入了一个非常强的归纳偏置，以至于，整个架构偏置到能直接解决某个问题。
但是对于不用学习权重的神经网络，它相当于不停地特化架构，或者说降低模型方差。这样，当架构越来越小而只包含最优解时，随机化的权值也就能解决实际问题了。如研究者那样从小架构到大架构搜索也是可行的，只要架构能正好将最优解包围住就行了。
‘肆’ 如何理解人工智能神经网络中的权值共享问题
权值(权重)共享这个词是由LeNet5模型提出来的。以CNN为例，在对一张图偏进行卷积的过程中，使用的是同一个卷积核的参数。比如一个3×3×1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片(当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的，这样说只是为了方便解释而已)。
‘伍’ matlab神经网络求权重
1. 上面写的好像是6个指标
2. 给一个简单的函数拟合代码吧。你不说更多的要求我也不能更细化了。
clearall;closeall;
x=[123456789;123212112;...
133455542;211221221;...
111222231;121221211];
t=[133455542];
net=feedforwardnet(10);%隐层节点数
net=configure(net,x,t);
net.divideParam.trainRatio=0.7;
net.divideParam.valRatio=0.15;
net.divideParam.testRatio=0.15;
net=train(net,x,t);
y2=net(x);
x_axis=1:length(t);
plot(x_axis,t,x_axis,y2)
legendtargetprediction
‘陆’ 如何理解卷积神经网络中的权值共享
所谓的权值共享就是说，给一张输入图片，用一个filter去扫这张图，filter里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的filter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。 这么说可能还不太明白，如果你能理解什么叫全连接神经网络的话，那么从一个尽量减少参数个数的角度去理解就可以了。 对于一张输入图片，大小为W*H，如果使用全连接网络，生成一张X*Y的feature map，需要W*H*X*Y个参数，如果原图长宽是10^2级别的，而且XY大小和WH差不多的话，那么这样一层网络需要的参数个数是10^8~10^12级别。 这么多参数肯定是不行的，那么我们就想办法减少参数的个数对于输出层feature map上的每一个像素，他与原图片的每一个像素都有连接，每一个链接都需要一个参数。但注意到图像一般都是局部相关的，那么如果输出层的每一个像素只和输入层图片的一个局部相连，那么需要参数的个数就会大大减少。假设输出层每个像素只与输入图片上F*F的一个小方块有连接，也就是说输出层的这个像素值，只是通过原图的这个F*F的小方形中的像素值计算而来，那么对于输出层的每个像素，需要的参数个数就从原来的W*H减小到了F*F。如果对于原图片的每一个F*F的方框都需要计算这样一个输出值，那么需要的参数只是W*H*F*F，如果原图长宽是10^2级别，而F在10以内的话，那么需要的参数的个数只有10^5~10^6级别，相比于原来的10^8~10^12小了很多很多。
‘柒’ 哪些神经网络结构会发生权重共享
说的确定应该就是训练方法吧，神经网络的权值不是人工给定的。而是用训练集（包括输入和输出）训练，用训练集训练一遍称为一个epoch，一般要许多epoch才行，目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差）小到一个给定的阈值。以上所说是有监督的学习方法，还有无监督的学习方法。
‘捌’ 卷积神经网络算法是什么
一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。
卷积神经网络的连接性：
卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。
卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。
卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。
在全连接网络视角下，卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验（pirior），即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0（但感受野可以在空间移动）；且在一个通道内，所有神经元的权重系数相同。
‘玖’ 关于RBF神经网络的权重问题
很多时候都是用BP网络做成的，估计这个问题很难回答！
‘拾’ 人工智能CNN卷积神经网络如何共享权值
首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到feature map。在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，就好比上面的水平线。