归一化的种类？？？？

weixin_28743893 2021-12-30 11:46:58

归一化的种类

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weixin_38498942 2021-12-30
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线性归一化。利用max和min进行归一化，如果max和min不稳定，则常用经验值来替代max和min。
标准差归一化。利用所有样本的均值和方差将样本归一化为正态分布
非线性归一化。比如指数、对数、三角函数等。

深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——Day4
主要内容 昨天我们已经成功训练了一个有效的神经网络，并且对官方提供的Fashion-MNIST数据集进行了分类，准确率达到了80%以上。但是这个准确率远远达不到应用的要求，那么，如何来提高神经网络的分类效率呢？这也就引出了我们接下来学习的内容： 数据归一化处理 回调函数的作用 数据归一化处理 归一化大家都不陌生，简单的理解，它的作用就是把你需要用到的数据经过处理后（通过某种算法）将其限制在你所规定的范围内。那么神经网络为什么需要归一化呢？我总结了以下几点： 取消量纲。举一个直观的例子，若样本x的一个特征A是从10000 -> 10000，另外一个特征B是从0.1 -> 1，这样在训练神经网络的
一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法 (2009年)
文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主?问?然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。
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机器学习为什么使用归一化？ 有哪些归一化算法？
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