策略的初始化：随机矩阵

随机矩阵是具有完全随机数据属性的任何矩阵正方形 (nxn) 或矩形矩阵 (mxn)，这些数据是从矩阵内部的某个指定分布中选择的。这通常用于机器学习中权重的初始化。通常情况下，在学习之前没有要编码的先验信息，也没有证明特定权重矩阵的依据。在这些情况下使用随机矩阵，通常具有非常小的值，以免影响模型。下面是一个随机矩阵的示例，其中指定的整数分布从 1 到 5：从特定数据的出现次数到矩阵内部的位置，所有属性都是完全随机的。但是，给定足够大的矩阵，矩阵内部的数据将具有正态分布。