范数归一化第26页

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化/LassoL1正则化将系数的1范数作为惩罚项加到损失函数上,由于正则项非零,这就迫使那些弱的特征所对应的系数变成0。因此L1正则化往往会使学到的模型很稀疏(系数经常为0),这个特性

顾子豪·2023-08-25 16:57

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox

长安程序猿·2023-08-25 15:10

简述几种图像增强的算法

1、几种经典的图像增强算法1.1、Retinex简单来说，直方图均衡化采用的方法是将图像中像素点的直流分量都去掉，只剩下交流分量，然后对交流分量进行归一化、拉伸或者直接输出。

夺命大猩猩·2023-08-25 14:45

机器学习之softmax

Softmax是一个常用于多类别分类问题的激活函数和归一化方法。它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

从零实现深度学习框架——Transformer从菜鸟到高手(二)

上篇文章中我们介绍了多头注意力，本文我们来了解TransformerEncoder模块剩下的组件，即残差连接、层归一化和前馈网络层。Transformer架构图1.Transformer架构图

愤怒的可乐·2023-08-25 09:49

GWO-LSTM交通流量预测（python代码）

使用GWO优化LSTM模型的参数，从而实现交通流量的预测方法代码运行版本要求1.项目文件夹data是数据文件夹，data.py是数据归一化等数据预处理脚本images文件夹装的是不同模型结构打印图model

深度学习的奋斗者·2023-08-25 09:54

深度学习处理文本（NLP）

Adam代码实例2.优化器--Adam2.1Adam解析2.2代码实例3.NLP任务4.神经网络处理文本4.1step1字符数值化4.2step2矩阵转化为向量4.3step3向量到数值4.4step4数值归一化

@kc++·2023-08-25 07:52

opencv 水果识别+UI界面识别系统，可训练自定义的水果数据集

SVM支持向量机算法预测和评估完整演示视频：完整代码链接一、实现和完整UI视频效果展示主界面：测试图片结果界面：自定义图片结果界面：二、原理介绍：图像预处理对输入图像进行预处理操作，例如调整大小、灰度化、归一化等

QTreeY123·2023-08-25 07:45

机器学习--特征缩放/均值归一化

特征缩放(featurescaling)其中，特征缩放(featurescaling)大致的思路是这样的：梯度下降算法中，在有多个特征的情况下，如果你能确保这些不同的特征都处在一个相近的范围，这样梯度下降法就能更快地收敛。举个例子来说明：x1=size(0−2000)feet2x2=卧室的数量(1−5)假如你有一个具有两个特征的问题，其中x1是房屋面积大小，它的取值在0到2000之间；x2是卧室的

runnerxin·2023-08-25 05:54

【机器学习7】特征缩放

特征缩放特征缩放的重要性归一化标准化更高级的缩放方法导入数据集&将数据集划分为训练集和测试集Sklearn-Learn算法实现归一化Sklearn-Learn算法实现标准化特征缩放的重要性特征缩放是数据预处理中一个容易被遗忘的步骤

釉色清风·2023-08-25 05:52

【飞浆AI创造营】四：数据获取与处理

归一化，即除以标准差，将各个维度

坚硬果壳_·2023-08-24 20:51

《动手学深度学习》-28批量归一化

b站视频链接开源教程链接批量归一化将参数的量级进行统一，使得深度神经网络更好收敛：γ\gammaγ和β\betaβ是可学习的参数：批量归一化是一个线性变换，目的就是将方差和均值拉的比较好，使得变化不那么剧烈

Jiawen9·2023-08-24 17:48

数据库——MySQL高性能优化规范

文章目录数据库命令规范数据库基本设计规范1.所有表必须使用Innodb存储引擎2.数据库和表的字符集统一使用UTF83.所有表和字段都需要添加注释4.尽量控制单表数据量的大小,建议控制在500万以内。

挨打且不服66·2023-08-24 09:07

【python】数据预处理：分位数归一化 Quantile Normalization + INSCODE AI创作助手测试

文章目录写在前面标准化/归一化z-score标准化示例python模块qnorm实现分位数归一化R代码实现分位数归一化分位数归一化-NSCODEAI创作助手的回答*Q1：QuantileNormalization

青灯照颦微·2023-08-24 08:17

Fpass与Fstop

在数字滤波器设计中，通常以归一化频率表示，取值范围为0到0.5，其中0.5对应采样频率的一半。"Fstop"表示阻带频率，指的是滤波器需要抑制的频率范围。同样以归一化频率表示。"Apas

闪闪发亮的小星星·2023-08-24 07:52

归一化的作用，sklearn 安装

目录归一化的作用：应用场景说明sklearn准备工作sklearn安装sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

Lnton羚通视频算法算力云平台【PyTorch】教程：torch.nn.SELU

torch.nn.SELU原型CLASStorch.nn.SELU(inplace=False)torch.nn.SELU是PyTorch中的一个激活函数，它代表了自归一化的整流线性单元（ScaledExponentialLinearUnit

LNTON羚通科技·2023-08-23 13:57

OpenGL ES学习教程 --- 坐标系统变换

坐标系统变换简介经过前面几节的学习，我们能画一个简单的图像，并且也可以上一些颜色，但是如果我们需要在2维屏幕上画一个3维图像，这就需要对物体坐标进行变换，3维是有XYZ轴的，而屏幕上的坐标只有XY轴（OpenGL的屏幕坐标称为归一化坐标

帅气好男人_Jack·2023-08-23 11:10

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox

程序猿鑫·2023-08-23 08:26

文献阅读【RNA-seq数据归一化】

最近一直在做lncRNA的分析，其中的lncRNA的差异表达分析中，需要对readscount进行归一化，之前没有考虑很多，就用的通常的流程：hisat2→stringtie→prepDE.py/featureCount

生信森林·2023-08-22 19:05

（笔记）李宏毅机器学习——自注意力，多头自注意力

得到输入向量之间的相关度后，使用一个sofmax进行了归一化处理得到注

一个阴天·2023-08-22 17:34

使用limma、Glimma和edgeR对RNA-seq数据分析笔记

在本工作流程中，我们将通过分析来自小鼠乳腺的RNA测序数据，演示如何使用流行的edgeR包载入、整理、过滤和归一化数据，然后用limma包的voom方法、线性模型和经验

玄都维维子·2023-08-22 15:12

ResNet 残差网络

归一初始化（normalizedinitialization）和中间归一化（intermediatenormalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD

大豆油·2023-08-22 12:33

卷积神经网络——下篇【深度学习】【PyTorch】

文章目录5、卷积神经网络5.10、⭐批量归一化5.10.1、理论部分5.10.2、代码部分5.11、⭐残差网络（`ResNet`）5.11.1、理论部分5.11.2、代码部分话题闲谈5、卷积神经网络5.10

来杯Sherry·2023-08-22 11:16

深度学习基本理论下篇：（梯度下降/卷积/池化/归一化/AlexNet/归一化/Dropout/卷积核）、深度学习面试

18、请说明Momentum、AdaGrad、Adam梯度下降法的特点Momentum、AdaGrad、Adam是针对SGD梯度下降算法的缺点的改进算法。在SGD算法中，如果函数的形状非均向（参数大小差异较大），SGD的搜索路径会呈“之字形”移动，搜索效率较低。如下图所示：1）MomentumMomentum是“动量”的意思，和物理有关。用数学式表示Momentum方法，如下所示：其中，W表示要更

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:44

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器

·2023-08-21 10:18

标量、向量、矩阵、张量及向量和矩阵范数简介

标量、向量、矩阵、张量之间的联系标量（scalar）一个标量表示一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象（通常是多个数的数组）。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。向量（vector）一个向量表示一组有序排列的数。通过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常我们赋予向量粗体的小写变量名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排列成一个方括号包围的纵柱：矩阵（

瞎了吗·2023-08-21 10:08

GEEMAP 中如何拉伸图像

图像拉伸主要有三种方式：线性拉伸、直方图均衡化拉伸和直方图归一化拉伸。GEE中使用.sldStyle()的方法来进行图像的拉伸，相关介绍链接在此。那么GEEMAP中如何使用这个功能呢？

韩天放 - 东北大学·2023-08-21 09:41

【Matlab】滤波器设计中的频率归一化

信号处理工具箱中，归一化频率为把幅频响应（或其他）曲线的横轴单位从Hz变为rad/sample。经常使用的频率是Nyquist频率，它被定义为采样频率的一半。

Gkbytes·2023-08-21 07:28

正则化原理(Regularization)

daya-jin.github.io/2018/10/09/Regularization/正则化传统学习模型的一般目标函数为：后面的那一项即正则化项，也是本文主要讨论的项，其中为惩罚系数，，常用的选择是范数

d518a9b6ae51·2023-08-21 02:31

OpenCV实例（九）基于深度学习的运动目标检测（二）YOLOv2概述

YOLOv2主要通过以下方法对模型进行优化：(1)使用BatchNormalization方法对模型中每一个卷积层的输入进行归一化，缓解梯度消失，加

小幽余生不加糖·2023-08-21 01:18

xcell 免疫浸润工具学习

xCell使用的是表达水平排名，而不是实际值，因此归一化没有效果，但需要对基因长度进行归一化。重要的是，xCell在使用异构数据集时性能最好。因此，建议在一次运行中组合使用所有数据，而不要拆分(尤

一路向前_莫问前程_前程似锦·2023-08-21 01:58

论文《DeepInf: Social Influence Prediction with Deep Learning》阅读

论文《DeepInf:SocialInfluencePredictionwithDeepLearning》阅读论文概况摘要Introduction问题形式化模型介绍获取r-中心网络网络结构嵌入层归一化层输入层

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:19

[论文笔记]Layer Normalization

训练深层神经网络是昂贵的，减少训练时间的一种方法是归一化神经元的激活。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

AI基础知识总结

1为什么要对特征做归一化特征归一化是将所有特征都统一到一个大致相同的数值区间内，通常为[0,1]。

顾子豪·2023-08-20 12:06

（三）YOLO-V2改进细节

（1）Dropout与BatchNormalization在V1版本中使用Dropout，在前向传播时，停止一部分神经元，使模型泛化性更强，防止过拟合在V2版本中改进为BN（批量标准化），对数据进行归一化

Life Pursuer·2023-08-20 08:18

Mysql基础2-多表查询和视图

约束完整性约束为防止不规范数据进入数据库中，在用户对数据进行插入，修改，删除操作时，MySQL提供了一种机制来检查数据库中的数据是否满足规定的条件约束条件约束描述PRIMARYKEY主键约束NOTNULL

鹏程933·2023-08-20 01:00

Arxiv网络科学论文摘要25篇(2020-04-21)

19暴发的死亡时间序列预测结果并估算流行病模型参数;超越“平缓曲线”：只通过非药物干预措施对流行病进行最佳控制;贫困，贫民窟和流行病：模型视角;关于流行病和信息流行病出现的动态;传染性疾病的尾部风险;重归一化个人绩效指标以管理

ComplexLY·2023-08-19 13:25

postgresql自定义方法创建之坐标的自动转换

所以这里我们还要提供一个针对坐标的归一化函数。下面就是相关设计的方法方法代码。1.坐标标准化处理函数CREATEo

surpassLiang·2023-08-19 08:13

OpenCV 之ios直方图计算

如何使用OpenCV函数normalize归一化数组。什么是直方图?直方图是对数据的集合统计，并将统计结果分布于一系列预定义的bins中。

充满活力的早晨·2023-08-19 07:01

unity3D面试题

二、值类型跟引用类型有什么区别三、C#什么是装箱拆箱四、列举你了解的常用数据结构五、列举你了解的排序算法，选取一种使用伪代码写出来六、向量的点乘、叉乘以及归一化的意义七、Unity3d脚本从唤醒到销毁有着一套比较

小虫儿飞到花丛中·2023-08-19 05:39

精准相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，覆盖文本、图像等领域，支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索

1.文本相似度计算（文本匹配）余弦相似（CosineSimilarity）：两向量求余弦点积（DotProduct）：两向量归一化后求内积汉明距离（Ham

·2023-08-18 23:55

oracle数据库自增长及批量处理数据

数据库对象命名规范数据库对象包括表、视图（查询）、存储过程（参数查询）、函数、约束。对象名字由前缀和实际名字组成，长度不超过30。1)前缀：使用小写字母。

哈哈西西）·2023-08-18 10:52

六一双倍的快乐：ggplot2绘制双y轴图

这种数据变换叫做归一化(Normalization，又称Min-MaxScaling)把数值型某一特征缩放到最大值和最小值在某个范围，在sklearn中使用

·2023-08-18 00:52

如何通过 Keras 中的活动正则化减少泛化误差

完成本教程后，您将了解：如何使用KerasAPI创建向量范数正则化器。如何使用KerasAPI将活动

TYboy123·2023-08-17 22:16

【数字图像处理】数字图像处理中的直方图相关操作

直方图均衡化直方图匹配-规定化局部直方图处理直方图统计量增强图像三、OpenCv提供的直方图基础操作直方图均衡化OpenCv中直方图的表示从数据创建直方图：cv::calcHist()显示直方图直方图归一化直方图二值化找出最显著的区间比较两个直方图四

小地瓜重新去华容道工作·2023-08-17 21:40

高斯分布

根据上式，我们可以得到：并且很容易证明高斯分布式高度归一化的，因此：因此式（1.46）满足合理地概率密度函数的两个要求。我们已经能够找到关于的函数在高斯分布下的期望，

带刺的小花_ea97·2023-08-17 19:55

第八章维度设计之维度变化

维度变化的描述与事实表变化相比，维度表变化相对缓慢，如何描述维度表的变化，有以下三种方式：1）重写维度值：这种方式直接覆盖原数据变化前变化后2）插入新维度行：可以保留历史数据，但不能将变化前后的事实数据归一化变化后

被爱的天青色·2023-08-17 17:08

2018-12-04 简化DNN结构，提高训练效率

L是范数符号，L2正则化：而(1−ηλ)每次都是一

昊昊先生·2023-08-17 03:46

特征缩放与学习速率

的范围在5000~100000，此时由于x1与x2的范围相差太大，会减慢代价函数的梯度下降求极小值，所以我们要对特征进行缩放（FeatureScaling），使他们的值都落在某一区间内，通常的缩放如下：平均归一化此处

马光98·2023-08-17 01:19

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正则化原理(Regularization)

OpenCV实例（九）基于深度学习的运动目标检测（二）YOLOv2概述

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（三）YOLO-V2改进细节

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精准相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，覆盖文本、图像等领域，支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索

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第八章 维度设计之维度变化

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特征缩放与学习速率

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