Wann sollte numpy.random.randn(...) und wann numpy.random.rand(...) verwendet werden? ⇐ Python

[Guest]

In meiner Deep-Learning-Übung musste ich einen Parameter D1 mit der gleichen Größe wie A1 initialisieren, also habe ich Folgendes getan:

Code: Select all

D1 = np.random.randn(A1.shape[0],A1.shape[1])

Aber nachdem ich weitere Gleichungen berechnet hatte und die Ergebnisse überprüfte, stimmten sie nicht überein. Dann, nachdem ich die Dokumente gründlich gelesen hatte, entdeckte ich, dass sie sagten, D1 solle mit rand() anstelle von randn():
initialisiert werden

Code: Select all

D1 = np.random.rand(A1.shape[0],A1.shape[1])

Aber sie haben den Grund dafür nicht angegeben, da der Code in beiden Fällen funktioniert. Und es gab auch ein Dokument für diese Übung, also habe ich den Fehler herausgefunden, aber wie, wann und warum ich aus diesen beiden wählen sollte?