神經網絡參數初始化方法有很多種，以下是其中幾種常用的方法及其適用范圍：

　　1.隨機初始化(Random Initialization)

　　參數按照均勻分布或高斯分布隨機初始化。適用于多種神經網絡結構和激活函數，是最常用的初始化方法之一。

　　2.零初始化(Zero Initialization)

　　所有參數初始化為零。適用于線性激活函數(例如恒等函數)的淺層網絡，但不適用于深層網絡，因為每個神經元在反向傳播時將具有相同的梯度。

　　3.Xavier初始化(Xavier Initialization)

　　根據輸入和輸出神經元的數量，將參數初始化為均勻分布或高斯分布的一種方式。適用于tanh、sigmoid等飽和型激活函數的淺層網絡。

　　4.He初始化(He Initialization)

　　與Xavier初始化類似，但在計算標準差時除以輸入神經元數量的平方根。適用于ReLU和其變體(如Leaky ReLU)等非飽和型激活函數的網絡。

　　接下來筆者用一個簡單的示例，來具體演示下如何使用Python代碼實現參數的隨機初始化(方法1)：

import numpy as np

def initialize_parameters_random(layers_dims):
    parameters = {}
    L = len(layers_dims)
    
    for l in range(1, L):
        parameters['W' + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l-1]) * 0.01
        parameters['b' + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1))
        
    return parameters

# 示例用法
layers_dims = [5, 10, 7, 1]  # 網絡結構：輸入層-10個神經元隱藏層-7個神經元隱藏層-輸出層1個神經元
parameters = initialize_parameters_random(layers_dims)
print("W1 = " + str(parameters["W1"]))
print("b1 = " + str(parameters["b1"]))

　　需要注意的是，以上示例僅演示了隨機初始化的方法，其他初始化方法的代碼實現會有所不同。對于Xavier初始化和He初始化，我們可以參考相應的論文或現有的深度學習框架的文檔，以了解更多實現細節(jié)。