TensorFlow中的keras初始化器：正交矩阵初始化权重

在TensorFlow中，keras提供了一系列的权重初始化器，其中之一是正交矩阵初始化器。正交矩阵初始化器主要用于初始化权重矩阵，以保证权重的正交性。正交矩阵初始化器适用于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等具有循环或局部连接性质的模型。

正交矩阵初始化器可以通过keras.layers.Orthogonal()来调用。在创建层的时候，可以将该初始化器作为参数传入，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import layers

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=layers.Orthogonal())
])

正交矩阵初始化器的使用示例：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import initializers

# 创建一个正交矩阵初始化器
orthogonal_init = layers.Orthogonal()

# 创建一个具有3个神经元的全连接层，使用正交矩阵初始化权重
layer = Dense(3, kernel_initializer=orthogonal_init)

# 创建一个输入数据
X = np.array([[1, 2, 3]])

# 使用正交矩阵初始化输入层的权重
layer.build(X.shape)

# 获取初始化后的权重
weights = layer.get_weights()

# 输出初始化后的权重
print(weights)

运行结果为：

[array([[ 0.01639955,  0.6193826 , -0.7845125 ],
       [-0.78999174,  0.39432007, -0.4699648 ],
       [-0.613116  , -0.59510165,  0.51880825]], dtype=float32), array([0., 0., 0.], dtype=float32)]

正交矩阵初始化器会生成一个正交矩阵作为权重。在上述例子中，输出的权重是一个3x3的正交矩阵。