范数归一化第12页

L1 L2正则化

1.正则化Regularization机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。

鲸鱼酱375·2023-11-28 22:03

生成式深度学习(第二版)-译文-第十章-高级生成对抗网络 (I)

学会这类模型的关键贡献，包括渐进式训练(progressivetraining)，自适应实例归一化(adaptiveinstancenormalization

Garry1248·2023-11-28 15:57

生成式深度学习(第二版)-译文-第九章-Transformers (II)

接上篇博文(第九章-Transformers(I))TransformerBlock一个TransformerBlock是指Transformer中应用了一些跳跃连接，前向(全连)层，以及围绕多头注意力层归一化的单个

Garry1248·2023-11-28 15:27

使用Pytorch从零开始构建Energy-based Model

知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[

Garry1248·2023-11-28 15:27

使用Pytorch从零开始构建扩散模型-DDPM

知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[

Garry1248·2023-11-28 15:54

使用pytorch利用神经网络原理进行图片的训练(持续学习中....)

(其实就是数学的排列组合最终得到统计结果的概率)1.先把二维数组转为一维2.通过公式得到节点个数和值3…同24.通过节点得到概率(softmax归一化公式

默默努力的小老弟·2023-11-28 13:53

Java 设置Excel数据验证

通过在excel表格中设置数据验证可有效规范数据输入。设置数据类型时，可设置如验证数字（数字区间/数字类型）、日期、文本长度等。下面通过Java程序代码演示数据验证的设置方法及结果。

Eiceblue·2023-11-28 12:43

Batch Norm简明图解【批归一化】

BatchNorm（批归一化）是现代深度学习实践者工具包的重要组成部分。在批归一化论文中引入它后不久，它就被认为在创建可以更快训练的更深层次神经网络方面具有变革性。

新缸中之脑·2023-11-28 08:40

2018-10-24

它直接刷新了我对EXCEL的认知，也是现在我工作中必须用到的一个功能，并且这个功能已在同事中推广，只是对深入的了解，一直不想去研究，借这次E战到底的机会，让它在工作中更有速度总结规律：规范表格习惯，规范数据录入习惯

紫藤11·2023-11-28 05:16

【深度学习】神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因

没有对数据进行归一化。由于不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数

TwcatL_tree·2023-11-28 02:32

Transformer——Open black box

常规注意力系数的计算公式为：阶段1：根据Query和Key计算两者的相似性或者相关性➢阶段2：对第一阶段的原始分值进行归一化处理➢阶段3：根据权重

YingJingh·2023-11-28 01:38

DGL在异构图上的GraphConv模块

最后是特征归一化操作。其具体的代码段为：获取相关输入特征#获取源节点和目标节点的输入特征维度self._i

♡Coisíní♡·2023-11-27 23:25

RPA机器人如何确保敏感数据的安全性

经验丰富的RPA专家可以有效地采取措施防范数据安全风险，避免企业陷入法律或声誉风险。本文将重点探讨RPA机器人在确保敏感数据安全性时起到的作用。

夕田知·2023-11-27 17:21

数据结构 / 结构体位域

;结构体位域名:满足命名规范数据类型：不可以是floatdouble,可以是charshortintlonglonglongunsignedchar...位域名:满足命名规范,可有可无:;均不可以省略位域大小

溪北人·2023-11-27 13:40

【注意力机制】学习

（一）应用场景（二）原理阶段1：计算相似性阶段2：归一化阶段3：计算Attention值（三）Self-Attention优点三、Transformer模型（一）整体结构2.读入数据总

SDsqx6·2023-11-27 11:09

【MRI医学图像超分辨率项目-paddle架构】代码学习

Dataset类三、自定义评估函数Metrics1、评估函数定义及作用2、MRI超分辨率任务评估指标类型3、实现自己的metrics四、自定义损失函数1、常用的损失函数类型2、各类型损失函数详解①生成用来卷积的归一化的高斯核

SDsqx6·2023-11-27 11:08

Seurat Tutorial 1：标准分析流程，基于 PBMC 3K 数据集

目录1设置Seurat对象2标准预处理工作流程2.1QC和选择细胞进行进一步分析3数据归一化4识别高变特征（特征选择）5标准化数据6执行线性降维7确定数据集的维度8细胞聚类9运行非线性降维(UMAP/tSNE

生信小博士·2023-11-27 02:09

L2正则化缓解过拟合实例

也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项，常用的额外项一般有两种，英文称作ℓ1−normℓ1−norm和ℓ2−normℓ2−norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数（实际是L2范数的平方

明天天明~·2023-11-26 22:44

数仓中数据清洗的方法

在数据采集的过程中，需要从不同渠道获取数据并汇集在数仓中，采集的原始数据首先需要进行解析，然后对不准确、不完整、不合理、格式、字符等不规范数据进行过滤清洗，清洗过的数据才能更加符合需求，从而使后续的数据分析应用更为准确

小小哭包·2023-11-26 18:10

tidyverse数据特征学习

目录特征缩放1，标准化-scale2，归一化-rescale3，行规范化4，数据平滑特征变换1.非线性特征2.正态性变换3.连续变量离散特征降维特征缩放不同数值型特征的数据量纲可能相差多个数量级，这对很多数据模型会有很大影响

hx2024·2023-11-26 17:11

AI换脸的一种技术实施例

2.然后，因为人脸的水平，垂直角度是可变的，所以第二部，它会把人脸强制归正，归一化到平视，摄像头正向前置，人脸的尺寸也缩放到与人脸库中的人脸尺寸相当的地步。3.开始提取特征点位4.进行最简单

子正·2023-11-26 17:19

【python+机器学习（4）】多维数据的特征选取（Ridge&&Lasso）

预测准确率不高一方面是我们未对数据进行一定的预处理（包括归一化和标准化等），这样不能确保在使用优化方式时，对不同特征参数起到同样的影响。

哈希大数据·2023-11-26 16:05

torch.nn.batchnorm1d，torch.nn.batchnorm2d，torch.nn.LayerNorm解释：

批量归一化是一种加速神经网络训练和提升模型泛化能力的技术。它对每个特征维度进行标准化处理，即调整每个特征的均值和标准差，使得它们的分布更加稳定。BatchNorm主要是为了让输入在激活函数的敏感区。

李飞飞，·2023-11-26 15:38

rtc校准算法_webrtc aecd算法解析一（原理分析）

webrtc的回声抵消(aec、aecm)算法主要包括以下几个重要模块：回声时延估计NLMS(归一化最小均方自适应算法)NLP(非线性滤波)CNG(舒适噪声产生)回声时延估计这张图很多东西可以无视，我们重点看

weixin_39610724·2023-11-26 14:59

第四十六周周报

补丁位置被归一化到-1.0到1.0之间。想法：将绝对位置

童、一·2023-11-26 14:59

生成式深度学习(第二版)-译文-第六章-归一化流模型

章节目标:了解归一化流模型如何利用变量方程的变化。知道雅可比行列式(Jacobiandeterminant)在计算显式密度函数中的决定性作用。理解我们如何使用耦合层来限制雅可比形式。

Garry1248·2023-11-26 13:34

使用Pytorch从零开始构建Normalizing Flow

归一化流(NormalizingFlow)（Rezende&Mohamed，2015）学习可逆映射f:X→Zf:X\rightarrowZf:X→Z,在这里X是我们的数据分布，Z是选定的潜在分布。

Garry1248·2023-11-26 13:30

字节跳动计算机视觉算法工程师面试题（秋招）

对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用每一批数据的均值和方差。

七月在线·2023-11-26 13:18

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

R语言数据标准化

数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。数据归一化后可以提升模型的收敛速度和精度。

qq_27390023·2023-11-26 12:56

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

内容机器学习基本知识特征工程特征工程内容监督学习一般使用标称型和数值型两种目标变量知识表示聚类密度估计思路numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN概述：k的选取特征归一化的必要性优点

crocodilian2·2023-11-26 12:09

《动手学深度学习》笔记2.3 线性代数

2.3线性代数前言范数小结前言原文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/linear-algebra.html本文章为学习笔记这一章的内容都很重要，特别是范数

开哥kg·2023-11-26 09:59

【深度学习笔记】02 线性代数基础

线性代数基础线性代数基础标量向量长度、维度和形状矩阵张量算法的基本性质降维非降维求和点积（DotProduct）矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法范数线性代数基础标量标量由只有一个元素的张量表示importtorchx

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:22

【动手学深度学习v2】注意力机制—4 Transformer

Transformer模型多头注意力Multi-HeadAttention有掩码的多头注意力Maskedmulti-headattention基于位置的前馈网络PositionwiseFFN残差+层归一化

Hannah2425·2023-11-26 09:20

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

文章目录LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

图解——深度学习中数据归一化（BN,LN,IN,SN）

目录简介计算流程为什么要对数据归一化BatchNormalizationLayerNormalizaitonInstanceNormalizationGroupNormalizationSwitchableNormalization

Mr DaYang·2023-11-25 18:14

GEE：通过将 Landsat 5、7、8、9 的 C02 数据集合并起来，构建 NDVI 长时间序列

CSDN@_养乐多_本文记录了在GoogleEarthEngine（GEE）平台上，将Landsat-5、Landsat-7、Landsat-8和Landsat-9的数据合成为一个影像集合，并生成NDVI（归一化植被指数

_养乐多_·2023-11-25 15:36

《机器学习实战》(一) —— kNN

文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会读取txt文件法一:open打开法二:pandas(不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题Matplotlib画图均值归一化测试数字识别首先

^BonnenuIt·2023-11-25 14:06

LayerNorm的理解

sqrt{\operatorname{Var}(x)+\epsilon}}*\gamma+\betay=Var(x)+ϵx−E(x)∗γ+β一般有两种计算LayerNorm的方式，这两种方式的区别在与进行归一化操作的维度不同

Jimyang1ssa·2023-11-25 11:28

io.imread、cv2.imread、Image.open灰度化的不同！！

一、io.imread#图像灰化处理并归一化img=io.imread('horse.jpg',as_gray=True)#注意！！这里灰度化后直接就是归一化的值，，不是原rgb值！！

Evan Yi·2023-11-25 03:07

如何利用Python进行数据归一化？

1.知识简介数据归一化是数据预处理的一项重要步骤，它对于提高模型性能、加速模型训练、避免数值计算问题以及提高模型的泛化能力都具有重要作用。

theskylife·2023-11-24 21:17

生成式深度学习(第二版)-译文-第十章-高级生成对抗网络 (II)

[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[7]基于能量的模型

Garry1248·2023-11-24 11:43

yolov3学习总结

ssd端到端，输入图像到网络中，然后从网络中输出图像二阶段：先从图像中提取出候选框（先筛选一次），输入卷积神经网络，然后候选框进行分类与位置调整rcnn深度学习前置知识BatchNormalization归一化对数据进行一些处理

(ノへ￣、)。·2023-11-24 10:53

6.4向量空间模型，余弦相似度计算

利用夹角代替距离文档长度归一化余弦相似度(query,document)※余弦相似度计算举例向量空间模型关联矩阵二值关联矩阵：词项-文档词频矩阵：词频-文档权重是前面的tf-idf权重：文档表示成向量|

心灵排骨汤·2023-11-24 09:30

数据挖掘：K近邻

数据挖掘K近邻准备工作环境与数据集数据窥探K最近邻算法算法剖析距离公式归一化数值两种方式算法实现准备工

venter_zhu·2023-11-24 05:09

机器学习——1.Sklearn：特征工程

sklearn数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取TfidfVevtorizer特征预处理归一化标准化特征降维降维特征选择过滤式主成分分析

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

天猫用户重复购买预测——特征工程

天猫用户重复购买预测——特征工程1.特征工程1.1概念1.2特征归一化1.3类别型特征转换1.4高维组合特征的处理1.5组合特征1.6文本表示模型2.赛题特征工程思路3.特征工程构造3.1工具包导入3.2

Rocket,Qian·2023-11-24 01:45

笔记-L1、L2范数理解

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

《论文阅读》CAB：认知、情感和行为的共情对话生成 DASFAA 2023

《论文阅读》CAB：认知、情感和行为的共情对话生成前言摘要相关知识CVAE条件变分自编码器最大最小归一化模型架构1.获取Representation2.PriorNetworkandRecognitionNetwork

365JHWZGo·2023-11-23 20:51

Elasticsearch：将最大内积引入 Lucene

归一化迫使所有向量幅度等于一。虽然在许多情况下这是可以接受的，但它可能会导致某些数据集的相关性问题。一个典型的例子是Cohere构建的嵌入（embeddings）。

Elastic 中国社区官方博客·2023-11-23 20:50

推荐频道

范数归一化