Norm 第22页

语音信号基础--信噪比（SNR）

用分贝（dB）作为度量单位：信噪比=10*log10(S/N)(dB)信噪比（SNR）：20lg10(norm(x1)/norm(x2))norm：求向量或范数。

tiankong_hut·2020-08-18 09:42

pytorch, sync batch norm and DistributedDataParallel(DDP)

backgroundPytorchcomputebatchstatisticsseparatelyforeachdevice.ThedefaultbehaviorofBatchnorm,inPytorchandmostotherframeworks,istocomputebatchstatisticsseparatelyforeachdevice.Meaningthat,ifweuseamodel

yzbx·2020-08-18 03:33

一图搞懂正则化（Normalization）

以上面代码为例，ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间，而后面的transform.Normalize()则把0-1变换到(-1,1).具体地说，对每个通道而言，Norm

AEP_WYK·2020-08-18 01:03

NumPy使用手记

deff_norm_1(data,estimate):residule=0forrow_indexinran

冰火两重天·2020-08-17 22:56

scipy.stats.skew norm

defskew(a,axis=0,bias=True,nan_policy='propagate'):**Computetheskewnessofadataset.Fornormallydistributeddata,theskewnessshouldbeabout0.Forunimodalcontinuousdistributions,askewnessvalue>0meansthatthere

Lee Queenie·2020-08-17 20:57

numpy含nan值进行归一化操作

importnumpyasnpA=np.array([[7,4,5,7000],[1,900,9,nan],[5,-1000,nan,100],[nan,nan,3,1000]])#ComputeNaN-normsL1_norm

rosefunR·2020-08-17 19:31

scipy.stats.norm

参考：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.norm.html首先来看下stats模块。

傅君阳·2020-08-17 18:12

matlab norm 范式

n=norm(X,inf)%求-范数，即。n=norm(X,1)%求1-范数，即。n=norm(X,-inf)%求向量X的元素的绝对值的最小值，即。

依海之燕·2020-08-17 17:48

batch_norm

batch_norm对输入的每一个特征进行归一化，再进行缩放和平移（gamma和beta的作用）这里主要记录其实现。

Peanut_X·2020-08-17 17:35

一文详解深度学习中的优化器

但是直接最小化经验风险很容易导致过拟合，于是我们需要在经验风险后面加一个正则化项，在这篇文章中我们详细介绍了几种常用的正则化方法深度学习中的正则化技术--L1&L2-norm,Dropout,Max-norm

往事如yan·2020-08-17 15:07

AlexNet--结构分析

1、caffeNet与AlexNet结构区别:norm1，pool1，以及norm2，pool2互换了顺序1.基本结构a.共有8层，其中前5层convolutional，后边3层full-connected

sinat_16985427·2020-08-17 15:31

使用smo算法编写svm对CIFAR-10数据分类

特征本实验的核心在于设计svm算法，因此提取特征使用库函数实现，最主要代码如下fromskimageimportfeatureasftft.hog(data[i],feature_vector=True,block_norm

机尾云拉长·2020-08-17 14:49

TensorFlow-tf.clip_by_global_norm函数原理

GradientClipping的引入是为了处理gradientexplosion（不是gradientsvanishing）的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致lossdivergence。GradientClipping的直观作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围。GradientClipping的具体细节是１．在solver中先设置一个clip_gradient２．在前

大师鲁·2020-08-17 13:36

深度学习论文笔记：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

为什么dropout可以提高网络的泛化能力dropout对神经元提取特征的影响dropout对稀疏性的影响dropout的缺点训练dropout网络的技巧网络大小学习率与动量值Max-Norm正则化Dropout

菜到怀疑人生·2020-08-17 12:44

Batch Nuclear-norm Maximization under Label Insufficient Situations梗概

梗概在一些标签不足的情况下，决策边界上的很多样本无法得到较为准确的分类。常见的解决办法是最小化香农熵。但是这种办法会使得边界样本分类到样本数多的类别中，这样就使得分类的多样性降低。文章还提到了F范数与香农熵的单调性是相反的，因此也可以用最大化F范数来解决这个问题。每个批次的类别向量构成一个矩阵。因为每个批次是随机采样的，因此各个矩阵可以通过最大化秩来保证多样性。也就是通过最大化线性无关向量的个数。

光明顶上的5G·2020-08-17 10:59

Image Fine-grained Inpainting

2.Approach2.1NetworkArchitecture生成器：每个“convolution+norm”都有一个激活函数，最后一层的激活函数是Tanh，其他层的函数都是ReLU。

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 10:36

数值计算方法线性方程组的数值解法(4)---向量和矩阵范数(norm) 高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代、共轭梯度(Conjugate Gradient)迭代

(范数部分matlab有现成函数，若有需要直接参照matlab_norm)向量范数设x∈Rn\boldsymbolx\in\boldsymbolR^nx∈Rn则范数||x||满足：∣∣x∣∣≥0||\boldsymbolx

润林~wcz·2020-08-17 10:23

线程的优先级&&守护线程

优先级用数字来表示，范围从1到10：Thread.MIN_PRIORITY=1;Thread.MAX_PRIORITY=10;Thread.NORM_PRIORITY=5.优先级的设定，建议在start

Life_Goes_On·2020-08-17 10:00

2.4 矩阵的基本函数运算

MATLAB常用矩阵函数运算如下：函数名说明det求矩阵的行列式inv求矩阵的逆eig求矩阵的特征值和特征向量rank求矩阵的秩trace求矩阵的迹norm求矩阵的范数poly求矩阵特征方程的根fliplr

weixin_30593261·2020-08-17 03:03

tensorflow 2.0 高阶操作之数据统计

UniqueGather去重与还原Outlinetf.normtf.reduce_min/maxtf.argmax/argmintf.equaltf.uniqueNorm求范数a=tf.ones([2,2])tf.norm

_zZhe·2020-08-16 17:11

unity 仿ue4湖水效果

原本的因为主要是法线上的效果，unity在法线和光照效果上还是差挺多的连节点中还发现深度信息和ue4略有不同这个要注意而且在测试中还发现了shaderforge的bug当然depth相关节点最终连接到norm

神米米·2020-08-16 14:31

TensorFlow LSTM Shape变换

init_scale=0.1learning_rate=1.0max_grad_norm=5n

taoqick·2020-08-16 08:33

tensorflow学习(四）- batch-norm的正确用法

文章目录tensorflow正确的batch_norm用法batch_norm原理为什么要使用batch_normbatch_norm的实现tensorflow正确的batch_norm用法代码参考这个有空再写写

loliqq·2020-08-16 07:38

无穷范数

对于无穷范数的说明：当p取无穷大时，最终只与元素中绝对值最大的元素有关了，即范数(norm)是数学中的一种基本概念，在泛函分析中，范数是一种定义在赋范线性空间中函数，满足相应条件后的函数都可以被称为范数

hellocsz·2020-08-16 06:14

这些神经网络调参细节，你都了解了吗

主要从weight_decay，clip_norm，lr_decay说起。

a52654·2020-08-16 05:34

cs231-assignment2-总结-代码

float)dx[x>0]=1把dx的形状变成x的形状dx=np.reshape(dx,x.shape)batchnorm是对特征值归一化，不是对图像归一化计算出来的梯度先化简后再写成代码减少计算量x_norm

yuki___·2020-08-16 05:44

OpenCV--旋转向量与旋转矩阵相互转化

算法过程如下：式中，norm为求向量的模。反变换也可以很容易的通过如下公式实现：OpenCV实现Rodrigues变换的函

tanmengwen·2020-08-15 15:45

math: 判断两个向量之间夹角是逆时针或顺时针

*b)/norm(a)/norm(b);可得弧度：acos(cos)；此时得到的弧度并没有方向，并不知道是顺时针还算逆时针。

DinnerHowe·2020-08-15 13:00

tensorflow 学习笔记

slim.arg_scope：第一个with里面明确了【slim.batch_norm,slim.dropout】在默认情况下的is_training参数如何定义；第二个with里面明确了【conv2d

weixin_44745717·2020-08-15 09:51

高级编程技术（Python）作业15

10n=5A=np.random.standard_normal((m,n))b=np.random.standard_normal((m,1))x=scipy.linalg.lstsq(A,b)[0]norm_residual

Ashero00·2020-08-15 08:11

简单介绍一下R中的几种统计分布及常用模型

下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：norm：

weixin_33769125·2020-08-15 00:41

数据预处理的python实现

1、归一化1.1简单处理列表#归一化处理raw=[0.07,0.14,0.07]norm=[float(i)/max(raw)foriinraw]print(norm)1.2处理嵌套列表：#归一化处理raw

rosefunR·2020-08-15 00:28

SSD目标检测：conv4_3特征的L2Norm处理

正则化方式的选择：原生态SSD中，特征金字塔不同特征层上的特征值，有不同的尺度范围（differentrangesofvalue），SSD采取的做法为：使用L2-Normal正则化conv4_3；FSSD使用方案更简单有效：将concate后的特征，后接一个BN层，从row2、6对比可知，新增BN层可以带来0.5%的性能提升。(1)L2Normalization公式及作用:对于一行向量，其L2归一

yy2yy99·2020-08-14 22:11

Norm-Aware Embedding for Efficient Person Search

引言该篇文章来自CVPR2020，需要更多的数学知识，但是代码开源。方法文章认为：问题：端到端的网络中，检测和重识别的目的不同。解决：将行人向量映射到极坐标中，向量范数部分区分背景和行人，向量角度部分用于重识别。作者通过下图展示了通常的方法与本文的方法的不同。图中黑线表示背景，彩线表示不同的行人。灰色部分表示背景与行人的决策边界。图a表示通常的l2normalized的embedding在空间的表

zjjszj·2020-08-14 21:05

吴恩达深度学习(53)-Batch Norm 为什么奏效？

https://www.toutiao.com/a6640433472697532942/2019-01-0407:35:33BatchNorm为什么奏效？（WhydoesBatchNormwork?）为什么Batch归一化会起作用呢？一个原因是，你已经看到如何归一化输入特征值x，使其均值为0，方差1.它又是怎样加速学习的，有一些从0到1而不是从1到1000的特征值，通过归一化所有的输入特征值x，

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-14 21:17

matplotlib.pyplot.scatter plt.subplots各参数详解

matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha

pynash123·2020-08-14 18:54

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解

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，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和

明宇李·2020-08-14 10:09

标准偏差 STDEV 概率密度函数 NORM.DIST

话不多说，直接上代码classProgram{staticvoidMain(string[]args){varlist=newdouble[]{177.4656067141880,177.6392486051540,177.8128904961200,177.9865323870850,178.1601742780510,178.3338161690170,178.5074580599820,17

D13712787484·2020-08-14 02:56

从零开始搭建物联网平台（三）数模设计

数据权限用户共分为三大类（model_user.usertype）1.Root用户系统管理员可以查看所有设备、所有产品、所有用户，拥有一切功能2.Admin企业管理员查看自己的产品和同一企业的产品3.Norm

逸虚凌辰·2020-08-14 01:43

shader 顶点属性——颜色

Unity2018\Editor\Data\CGIncludesstructappdata_full{float4vertex:POSITION;float4tangent:TANGENT;float3normal:NORM

wodownload2·2020-08-13 23:30

python简单实现最大似然估计&scipy库的使用

库的安装wim+R输入cmd，然后cd到python的pip路径，即安装：pipinstallscipy即可2、导入scipy库fromscipy.satsimportnorm导入scipy.sats中的norm3

smileLLZ·2020-08-13 22:53

python中matplotlib总结

1：散点图plt.scatter()函数的原型scatter(x,y,s=s,c=c,marker=marker,cmap=cmap,norm=norm,vmin=vmin,vmax=vmax,alpha

weixin_38168696·2020-08-13 21:15

孪生网络入门Siamese Network

将输入映射为一个特征向量，使用两个向量之间的“距离”（L2Norm）来表示输入之间的差异（图像语义上的差距）。孪生网络可以用以判断两个样本之间的相似度。

hr_net·2020-08-13 17:13

pytorch权重初始化

我们定义的网络如下所示VGG((features):Sequential((conv0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(norm0

安静到无声·2020-08-13 15:20

关于transforms.Normalize()函数