文章 "多层感知机与反向传播算法"
请解释一下 seed() 函数及其在代码中的用法，因为我在代码中找不到使用它的地方（除了在 OnStart() 函数中使用，但可以在那里注释，不会有任何问题，也不会出现任何故障）。
不过，如果我将种子数从 42 改为任何其他数字，训练中的很多事情和结果都会不同。
为什么注释 seed() 函数不会 影响结果，而改变其初始值却会影响所有 结果？
我肯定漏掉了什么，因为我无法理解这些关系及其对结果的影响。42" 这个数字有什么特别之处吗？
非常感谢
......
使用种子是为了生成伪随机数，因此使用种子只是为了使结果具有可重复性。样本的生成取决于由种子控制的随机数生成器。每次调用 (rand()、MathRand()) 命令都会产生不同的样本元素，因为函数会自动修改生成器的种子。一般情况下，用户无需担心这一机制。但如果有必要，可以使用 _RandomSeed 函数来控制随机数发生器的行为。该函数定义了种子的当前状态，每次生成随机数时都会改变种子的当前状态。因此，要生成两个相同的样本，只需使用一个数字来定义种子。
使用数字 42 是一个笑话，因为 42 是钙的原子质量，42 是原初数，是一个伪完美数，也是数学奥林匹克的最高分，如果我们把一张 A4 纸对折再对折 42 次，加上额外的措施，就有可能到达月球（至少他们是这么说的，kkkkk），剑桥大学的天文学家发现，42 是一个基本科学常数的值--它决定了宇宙的年龄。最酷的是，1979 年，《银河系漫游指南》（The Hitch Hiker's Guide to the Galaxy）的作者道格拉斯-亚当斯（Douglas Adams）描述了一个外星种族如何给一台名为 "深思"（Deep Thought）的计算机编程，以提供 "生命、宇宙和万物 "的最终答案。经过七百五十万个复杂的方程式和艰难的计算，他得出了答案--42，但为什么是 42 呢？道格拉斯-亚当斯曾解释过这个数字的由来：
"答案很简单。这是一个玩笑。它必须是一个数字，一个普通的、小的数字，而我选择了这个数字。二进制表示法、基13、藏猴都毫无意义。我坐在桌前，看着花园，心想 "42 也行"，然后就写了。历史结束。"
围绕 42 这个数字的这些游戏和其他游戏，使我们在为种子设定数值时经常选择它，但事实上它可以是任何数字。
首先...非常感谢！
我想我们缺少一个文件：
它可能包含随机函数。
你能把它包括进来吗？
再次感谢。我正在认真学习您的文章。
新文章 多层感知机与反向传播算法已发布：
这两种方法的普及性日益增加，因此在 Matlab、R、Python、C++ 等领域开发了大量的库，它们接收到一个训练集作为输入，并自动为问题创建合适的网络。让我们试着理解基本的神经网络类型是如何工作的（包括单神经元感知机和多层感知机）。我们将探讨一个令人兴奋的算法，它负责网络训练 - 梯度下降和反向传播。现有的复杂模型往往基于这样简单的网络模型。
梯度下降是在成本函数的梯度方向上最小化函数的过程。
这意味着要知道成本形式，以及导数，这样我们就可以知道从某个点开始的梯度，并且可以朝这个方向移动，例如向下，朝着最小值移动。
在机器学习中，我们可以使用一种技术来评估和更新每次迭代的权重，称为随机梯度下降。它的目的是最小化训练数据中的模型误差。
该算法的思想是每次向模型显示一个训练实例，该模型为训练实例创建预测，然后计算误差并更新模型，以减少下一次预测中的误差。
这个过程可以用来寻找一组产生最小误差的模型权重。
作者：Jonathan Pereira