Python随机种子函数np.random.seed()学习笔记

这篇博客探讨了Python中np.random.seed()函数的作用,它用于设置随机数生成器的初始状态,确保可复现随机数序列。文章解释了线性同余法在生成随机数中的应用,即通过给定种子值s和固定常数A、B,不断迭代生成新的随机数。了解这一概念对于机器学习和深度学习中的实验复现至关重要。

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Python随机种子函数np.random.seed()学习笔记

最近在看一些机器学习与深度学习的视频,遇到了程序中有np.random.seed() 数,翻来覆去看了几篇文章一直都没有很好的理解其内涵是什么。自己就根据最近所学内容做一个学习笔记
菜鸟新手 大佬请指点
np.random.seed(0)函数表示的是给定一个随机数种子,保证其后面生成过的随机数都是固定的。任何一个计算机当中的随机数都是通过线性同余随机数发生器生成,任意给定随机一个种子值s 可进行以下迭代生成新的随机数:(A,B为固定值)

r0 = s * A + B
r1 = r0 * A + B
r2 = r1 * A + B
r3 = r2 * A + B
r4 = r3 * A + B
...

不断重复这个过程最后得到n个数。本质就是通过线性同余不断得到新的随机数。而种子值真正的确定了我们所得的序列是什么。

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