范数归一化第10页

【DEBUG】plt.cm.hot 的归一化问题

有很多内置的colormap，比如'jet','viridis','hot'等colormap=plt.cm.hot#选择一个colormapimg=img.astype(np.float64)#为了进行归一化

prinTao·2023-12-18 08:51

实验记录：模型训练时loss为INF(无穷大)

INF(infinity)——无穷大本次原因：未进行归一化，损失函数使用log(x)，在log(x)函数中，x越小趋近于零，结果会返回INF其它原因：1.除以零错误：在计算过程中，如果尝试将一个数除以零

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

格密码学重要概念: 高斯平滑参数

简介:格最短向量范数‘密度’的下界。1第一次提到平滑参数Micciancio2007提到的平滑参数。2平滑参数是格上高斯的一个测量值，类似与高斯函数的偏差。1为什么要用到平滑参数？

Hajre·2023-12-18 06:51

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:40

深度学习基础篇之标准化与归一化

1.为什么需要归一化？加快网络的收敛，避免出现梯度弥散2.归一化与标准化的区别？

qq_45692660·2023-12-18 00:59

基于人工智能 RL 算法的边缘服务器智能选择模式研究

在人工智能深度强化学习算法的基础上，引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)及归一化Q-value等机制，研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下，物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。

Mindtechnist·2023-12-17 23:32

Elasticsearch 4: 相关性检索和组合查询

Fisher3652·2023-12-17 22:44

整式解题 | 降次是求解多项式的核心之一

Insight2:变量归一化计算[图片上传失败...(image-e165bf-16446

叫我小娜·2023-12-17 15:10

深度学习常用数学知识

文章目录向量的内积a·bHadamard积a⊙b范数向量的内积a·b向量的内积也称为点积，用来计算两个向量之间的相似度。

算法黑哥·2023-12-17 14:32

3.1.2.3L2范数正则化

与L1范数正则化略有不同的是，L1范数正则化则在原优化目标的基础上，增加了参数向量的L2范数的惩罚项，为了使新优化目标最小化，这种正则法的结果会让参数向量中的大部分元素都变得很小，压制了参数之间的差异性

idatadesign·2023-12-17 14:25

【机器学习入门】决策树算法（三）：C5.0算法

用表示第i个样本在第t次模型训练中的权重（i=1，2，3，…，n；t=1，2，3，…，T）;用表示的归一化因子

学不死的狗·2023-12-17 11:59

文本聚类——文本相似度（聚类算法基本概念）

两个文本对象之间的相似度两个文本集合之间的相似度文本对象与集合之间的相似度2.样本间的相似度基于距离的度量：欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离马氏距离杰卡德距离基于夹角余弦的度量公式：当文本进行了2-范数归一化

星宇星静·2023-12-17 08:18

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中

_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

AlexNet(pytorch)

（3）使用了LRN局部响应归一化。（4）在全连接层的前两层中使用

caigou.·2023-12-17 07:51

证明四元数乘法与旋转矩阵乘法等价

下面的代码中，为了测试准确，四元数还要保证归一化，不如事先拿几个欧拉角转成四元数。importnumpyasnp

找不到服务器zhn·2023-12-17 07:41

机器学习：KNN算法实现对鸾尾花的分类

（3）标准化语法（归一化：0~1）（4）使用sklearn库中的KNN模块训练，再使用测试集数据进行测试。（5）预测结果和概率。

何叔傲·2023-12-17 02:33

用标准遗传算法求函数最大值

：（1）初始化种群数目NP=50，染色体二进制编码长度L=20，最大进化代数G=100，交叉概率Pc=0.8,变异概率Pm=0.1（2）产生初始种群，将二进制编码转化成十进制，计算个体适应度值，并进行归一化

柿子镭·2023-12-17 02:21

基于图片翘曲的后门攻击WaNet源码分析

github代码一、network文件1、blocks.py导入pytorch库importtorchfromtorchimportnnConv2dBlock函数用forward正向传播实现卷积、BN归一化

AuroraGengi·2023-12-17 02:11

07 手写 BA 优化

07手写BA优化原理见笔记《后端1》世界坐标系-->相机坐标系（外参）–>归一化坐标-->去畸变-->像素坐标系（内参）由此得到的估计值与实际观测到的像素坐标作差，得到二维误差项。

算法导航·2023-12-17 00:14

08 计算相机运动

文章目录08计算相机运动8.1提取特征点8.2对极几何8.2.1几个矩阵8.2.2相机坐标系与归一化坐标系8.2.3三角测量8.3PnP:3D-2D8.4ICP：3D-3D8.5总结08计算相机运动8.1

算法导航·2023-12-16 23:36

基于自定义训练函数的BP神经网络的多输出回归分析，基于BP神经网络的多输入多输出回归分析

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于传算法改进BP神经网络风速预测，自定义归一化函数

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-16 17:43

基于BP神经网络的煤炭价格预测，基于BP神经网络的煤炭未来价格预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于传算法改进BP神经网络风速预测，自定义归一化函数

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-16 17:43

Pytorch中Group Normalization的具体实现

GroupNormalization(GN)是一种用于深度神经网络中的归一化方法，它将每个样本划分为小组，并在每个小组内进行标准化。

温柔的行子·2023-12-16 16:39

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

文章目录一、深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六

释怀°Believe·2023-12-16 14:28

如何理解《注意力机制真的懂得“集中注意力”吗？》

但是，对于一般的Attention机制来说，Attention矩阵可能是非归一化的，比如《FLASH：可能是近来最有意思的高效Transformer设计》介绍的GAU模块，以及《相

路人与大师·2023-12-16 14:14

Python 全栈体系【四阶】（五）

第四章机器学习三、数据预处理1.数据预处理的目的去除无效数据、不规范数据、错误数据补齐缺失值对数据范围、量纲、格式、类型进行统一化处理，更容易进行后续计算2.预处理方法2.1标准化（均值移除）让样本矩阵中的每一列的平均值为

柠檬小帽·2023-12-16 12:44

一种用于心音分类的轻量级1D-CNN+DWT网络

信号幅度归一化如下:数据集里面的信号的

deephub·2023-12-16 10:41

随机分词与tokenizer(BPE-＞BBPE-＞Wordpiece-＞Unigram-＞sentencepiece-＞bytepiece)

完整的分词流程包括：文本归一化，预切分，基于分词模型的切分，后处理。Sentenc

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-12-16 03:56

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

它包含了针对深度神经网络中常用操作（如卷积、池化、归一化、激活层等）的高度优化的实现。这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的，从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。

MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

Course3-Week2-推荐系统

虎慕·2023-12-16 01:44

深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数

汀、人工智能·2023-12-15 22:07

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法，小批次梯度下降法，动量算法））

反向传播算法详细推导过程如图，是反向传播算法中的一些基本公式。我们的目的就是更新权重矩阵利用部分公式，如下：计算之后，lossfunction针对w3矩阵的导数如下：如何提高神经网络性能通常使用简单的神经网络并不会得到好结果，我们需要提升它1.选用合适的激活函数（尝试不同的激活函数）如图，是sigmoid和ReLU激活函数如图tanh激活函数sigmoid优点：用于分类(值域在(0,1))缺点：位

shimly123456·2023-12-15 22:36

react经验8:使用antd的checkbox实现全选与半选控制

:boolean}示范数据const[tabledata,setTabledata]=useState([])useEffect(()=>{setTabledata([{key

淘人居士·2023-12-15 15:08

【论文解读】ICLR 2024高分作：ViT需要寄存器

这些伪影对应于推理期间主要出现在图像的低信息背景区域中的高范数标记，这些标记被重新用于内部计算。我们提出了一个简单而有效的解决方案，基于向VisionTransforme

深度之眼·2023-12-15 15:29

geemap学习笔记027：遥感影像指数计算，并依据研究区进行裁剪

常见的指数有归一化差异植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、叶面积植被指数（LAI）、归一化差值水体指数(NDWI)、归一化建筑指数（NDBI）等等，这篇文章中有各种指数的介绍。

静观云起·2023-12-15 14:54

机器学习——特征预处理

sklearn提供了preprocessing模块，用于归一化、标准化、鲁棒化、正则化等数据预处理。

风月雅颂·2023-12-15 13:56

2019-11-24

1、归一化数据importnumpyasnpx=np.random.randint(0,100,size=100)#创建100个随机数#最值归一化（向量）#最值归一化公式，映射到0，1之间X1=(x-np.min

xias147·2023-12-15 11:49

OpenCV-Python鼠标绘制矩形框和像素归一化

鼠标绘制矩形框之前有说到使用opencv绘制几何图形，但那些都是固定地给出坐标绘制固定位置的形状。有时需要鼠标在任何位置绘制几何形状，下面就来看看如何使用鼠标响应函数在图像的不同位置绘制几何形状。首先需要了解的是鼠标响应函数cv.setMouseCallback(windowName,onMouse,param=None)windowName:窗口的名字；onMouse:鼠标响应函数，回调函数；p

Youth_Hong·2023-12-15 10:53

基于小波和RBF-PNN神经网络的电能扰动辨识

然后将归一化的扰动信号信息输入神经网络，根据其输出结果就可以判断发生的电能质量扰动类别。仿真实验证明，该方法不仅可以有效

jacklood·2023-12-15 08:27

【YOLOv5】实现扑克牌的点数识别

所以以下会从数据标注，归一化

北桥苏·2023-12-15 07:19

高斯消元法——matlab实现

4.主元归一化：将主元所在的行除以主元素的值，使主元素变为1。5.消元操作：使用主元所在行的倍数，将当前处理行下方

圆sir·2023-12-15 00:03

深度学习TensorFlow2基础知识学习后半部分

介绍几个重要操作：1.范数a=tf.fill([1,2],value=2.)b=tf.norm(a)#二范数#第二种计算方法#计算验证a=tf.square(a)log("a的平方:",a)a=tf.reduce_sum

编程被我拿捏住了·2023-12-15 00:26

pytorch中的归一化：BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm

1归一化概述训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。

智慧医疗探索者·2023-12-14 17:35

List转csv、真实框标注数据可视化操作

问题：先前博客有提到获取labelimg标注真实框的宽高、归一化数据存入列表当中之后，怎么用plt模块将其表示出来？

会飞的渔WZH·2023-12-14 15:09

【机器学习】041_模型开发迭代过程

明确研究问题确定问题的组成和结果，明晰问题是分类问题还是回归问题2.决定系统总体架构①理解数据：采集（爬取）数据，生成（导入）数据，进行数据清洗操作，包括数据预处理：缺失值处理、重复值处理、转换数据类型、规整字符串、进行数据归一化

Cyan.__·2023-12-14 13:44

机器学习的12个基础问题

1.阐述批归一化的意义算法1：批归一化变换，在一个mini-batch上应用于激活x。批归一化是一种用于训练神经网络模型的有效方法。

Angelina_Jolie·2023-12-14 13:37

Graph Attention Networks(GATs)

GATs提出了一种加权因子，该因子考虑了节点特征的“自我关注”过程，改进了GCNs静态的归一化系数。在本文中，我们将介绍GATs是如何工作的，并将其应用于实例，进一步了解其工作原理。

Authony.·2023-12-06 18:49

JS处理高精度小数计算(使用bignumber.js)

它的优点是可以归一化处理整数和小数，节省储存空间。而实际计算的时候会转换

XJF_XH·2023-12-06 17:42

数据标准化 VS 数据归一化

数据标准化VS数据归一化数据标准化目的方法应用场景优点缺点数据归一化目的方法应用场景优点缺点总结数据标准化目的将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。

trust Tomorrow·2023-12-06 08:52

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape增加或减小维度数组合并广播机制：简单范数运算矩阵转置框架本身只是用来编写的工具

编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

推荐频道

范数归一化