在rand函数的文档中提到：

返回一个矩阵，其中的元素在区间(0, 1)上均匀分布的随机数。

我的问题是：这些随机数中是否有任何可能在输出中（全部或部分）相等？

作为旁注，我对这个问题感到好奇，因为在Andrew Ng的机器学习课程中建议在训练神经网络时，使用rand函数来随机化所有theta的值（从而打破对称性）。

回答：

理论上，如果是真正的随机，那么是的——总是存在一个小的可能性，所有值都会相等。然而，这些是浮点数——所以存在很多微小的差异。如果你担心几个权重会得到完全相同的值，你应该去买很多彩票——你中奖的几率会更大！

即使几个权重最终完全相同，并且无法改变——这也不会对整个网络造成太大的影响。

现代正则化技术，如drop-out，使这个问题变得更加不重要。Dropout只会在每个训练批次中使用神经元的一个随机子集，并且只有这些神经元会被更新——所以如果两个权重相同，最终其中一个会被选中用于一个批次（并调整其权重），而另一个则保持不变——从而打破对称性。

注意：rand函数并不是真正的随机，它是伪随机。文档中说它使用了梅森旋转算法（Mersenne Twister）伪随机数生成器，这是一个相对高质量（不是加密级别）的、众所周知且值得信赖的伪随机数生成器。如果你使用的是一个非常低质量的伪随机数生成器，得到完全相同的数值可能会成为一个潜在的问题——但在这种情况下你应该是安全的。