z-score归一化

《动手学深度学习》学习笔记（三）

一、批量归一化和残差网络1.批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。
ying_0f5b·2023-06-09 22:49

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

【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·2023-06-09 18:09

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

【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·2023-06-09 16:37

Softmax和Overfitting

他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成，其中一个是max。
牛板筋不筋·2023-06-09 14:09

Softmax简介

其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0,1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。
deephub·2023-06-09 13:29

进行新类检测以及概念漂移适应的半监督分类框架SACCOS论文阅读笔记

主要贡献为：提出了一个半监督框架，它使用基于图的聚类技术来解决概念漂移和概念进化问题对数据流中的数据实例进行在线归一化，以统一其规模，并使
FavoriteStar·2023-06-09 11:48

sklearn中的归一化方法StandardScaler中的fit、transform和fit_transform

StandardScaler类常用的数据归一化方式：减去平均值，然后通过标准差映射到均至为0的空间内。系统会记录每个输入参数的平均数和标准差，以便数据可以还原。
zzz_979·2023-06-09 09:04

Python实现温度植被干旱指数（TVDI）的计算

作为同时与归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)相关的温度植被干旱指数(TVDI)可用于干旱监测，尤其是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征。
倾城一少·2023-06-09 09:02

matlab 点云高程归一化

目录一、算法原理1、概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理1、概述  使用高程归一化可以消除地形对植被数据的影响。
点云侠·2023-06-09 06:19

opencv级联分类器快速训练工具傻瓜式训练软件教程

首先我们打开软件第一步：选择自己正样本和负样本图片路径，我们完全不需要保证片尺寸是否一致，因为软件会自动归一化不需要手动写代码归一化尺寸。负样本不需要尺寸一致，你做的仅仅是导入路径
未来自主研究中心·2023-06-09 00:11

从 X 入门Pytorch——BN、LN、IN、GN 四种归一化层的代码使用和原理

Pytorch中四种归一化层的原理和代码使用前言1BatchNormalization（2015年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例2LayerNormalization（2016年提出
Philo`·2023-06-08 21:30

注意力&Transformer

注意力注意力分为两步：计算注意力分布α\alphaα其实就是，打分函数进行打分，然后softmax进行归一化根据α\alphaα来计算输入信息的加权平均（软注意力）其选择的信息是所有输入向量在注意力下的分布打分函数只关注某一个输入向量
银晗·2023-06-08 21:19

【DepthFilter】深度滤波器

对f_ref和f_curr进行归一化。根据三角化得到的
guoqiangsunshine·2023-06-08 20:09

用Python作一条已知曲线的等距曲线

2.数学推导2.1核心思想：从原曲线法线方向偏移所需的距离，就可以得到这些平行曲线2.2数学推导对于参数曲线r(t)，其切线速度就是其第一导数：归一化后得单位切线
Forest_Zhan·2023-06-08 15:07

Python数据预处理和PCA、ICA、LDA降维的方法(实验代码)

目录1.标准差标准化数据预处理——标准差标准化数据预处理——离差标准化数据预处理——非线性转换数据预处理——归一化数据预处理——二值化数据预处理——独热编码数据预处理——缺失值的插补数据预处理——生成多项式特征
septnancye·2023-06-08 15:59

数据挖掘学习——数据预处理方法代码汇总（python）

目录一、归一化处理方法（1）min-max方法（离散归一化）（2）零-均值规范化方法（3）小数定标规范化二、插值法（1）拉格朗日插值法三、相关性分析（1）pearson相关性系数（2）spearman相关性系数四
长弓同学·2023-06-08 15:25

了解AscendCL数据预处理的两种方式：AIPP和DVPP

在计算机视觉领域，这个限制大多体现在图像的尺寸、色域、归一化参数等。如果源图或视频的尺寸、格式等与网络模型的要求不一致时，我们需要对其处理，使其符合模型的要求，这个操作，一般称之为数据预处理。
昇腾CANN·2023-06-08 14:27

2023.04.30 学习周报

数据集7.2基线7.3实验表现8.结论ISOMAP1.基本思想2.欧氏距离3.折线近似曲线4.计算折线长度5.Floyd-Warshall算法6.ISOMAP算法7.总结数学建模1.数据预处理2.数据归一化
MoxiMoses·2023-06-08 12:17

PCL 点云均值漂移算法（MeanShift）

这里我们也已二维图像为例来阐述其整个计算过程：算法基本思想：如下图所示，左侧为实际的图像特征的分布，右侧为基于图像特征分布计算而来的归一化密度，可以很明显的看出，右侧存在7个密度峰值，这每个峰值代表着一个类别中心
大鱼BIGFISH·2023-06-08 09:55

如何使用变分自编码器进行图像生成

然后，对数据进行预处理（如归一化、尺寸调整等）以便
A等天晴·2023-06-08 04:45

数据处理：归一化与标准化

归一化与标准化归一化和标准化是数据预处理时常用的方法，它们都可以将数据映射到特定的区间内，但是具体的实现方式和应用场景有所不同。
勇敢牛马 不怕困难·2023-06-08 02:14

Box-Cox变换详解

Box-Cox变换详解1什么是Box-Cox变换box-cox变换是一种广泛应用于数据转换和归一化的方法，可以使数据更接近正态分布。
勇敢牛马 不怕困难·2023-06-08 02:35

深度学习--神经网络全面知识点总结（持续更新中）

前向传播和反向传播1.4损失函数和优化算法深度神经网络2.1卷积神经网络（CNN）2.2循环神经网络（RNN）2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4生成对抗网络（GAN）神经网络训练技巧3.1数据预处理3.2批量归一化
旧言.·2023-06-08 01:53

Datawhale Task3 特征工程 学习笔记

3.2内容介绍常见的特征工程包括：异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX转换（处理有偏分布）；长尾截断；特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布）；归一化（抓换到[
Wen Yu·2023-06-07 20:47

数据挖掘训练营特征学习笔记

二、学习内容异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX转换（处理有偏分布）；长尾截断；特征归一化/标准
cp4Garvey·2023-06-07 20:14

《精通特征工程》学习笔记（3）：特征缩放的效果-从词袋到tf-idf

tf-idf计算的不是数据集中每个单词在每个文档中的原本计数，而是一个归一化的计数，其中每个单词的计数要除以这个单词出现在其中的文档数量。
Tony Einstein·2023-06-07 19:36

Pytorch入门（二）神经网络的搭建

数据的预处理去均值归一化PCA/SV
酷尔。·2023-06-07 18:58

利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类

目标利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类（分类，区分降雨雨型的差异）聚类算法的原理和参数聚类是一种常见的无监督学习方法，其任务是将一组相似的数据点分组为不同的簇(
全栈若城·2023-06-07 16:56

深度学习自建模型常见bug (KEModel)

（已解决）第一轮训练loss就是nan中间有一层特征图是拼接而成，缺少各部分分别归一化，并且有一个值一直是inf，查看特征如下：-(tensor([[[3.8176e+01,1.6472e+04,2.9112e
知难行难·2023-06-07 14:21

【论文阅读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

（1）输入图像大小：224*224*3（2）第一层卷积设置：卷积–>ReLU–>局部响应归一化（LRN）
orangerfun·2023-06-07 14:45

11.Python3接口继承

"""接口继承父类规定好咯----规范，不实现子类必须实现归一化"""importabcclassFile(metaclass=abc.ABCMeta):@abc.abstractmethoddefread
一枼落知天下·2023-06-07 12:35

CNN的基本概念、常用的计算公式和pytorch代码

可分离卷积4.1.空间可分离卷积4.2.深度可分离卷积三、CNN的输入输出尺寸计算公式3.1.卷积层3.2.池化层四、CNN常用的激活函数4.1.Sigmoid4.2.tanh4.3.Relu五、标准化和归一化
略知12·2023-06-07 09:51

【CV】归一化的两种方式及标准化

归一化进行归一化和标准化的原因：由于所建立模型的输入数据范围可能非常大，且各种数据的量纲不一致，这样的数据很容易对训练得到的模型结果产生很大影响，因此需要对其进行标准化处理，去除数据单位限制，将其转化为无量纲的纯数值
人工智能有点·2023-06-07 00:30

ML 100day fiveday（逻辑回归、数据归一化、评估预测、matplotlib数据展示）

***注意一点就是，训练模型的参数是一批***importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddataset=pd.read_csv(‘C:\Users\Administrator\Desktop\ml100day\Social_Network_Ads.csv’)dataset.head()UserIDGenderAgeEsti
SmartShylyBoy·2023-06-06 23:36

ssGSEA算法原理及应用TCGA数据

2.对给定样本的基因表达值进行排序归一化，并使
庄小尽·2023-04-21 21:02

ssGSEA算法原理及应用TCGA数据

2.对给定样本的基因表达值进行排序归一化，并使
庄小尽·2023-04-21 21:01

归一化、标准化、正则化、白化等等

1.归一化Normalization有的翻译成正常化，可以理解，但翻译成标准化就离谱了。英文本身倒是没有一，但从效果来看，做到了归一。能够归到0~1范围的，都可以叫做广义的归一化。
赤色要塞满了·2023-04-21 20:19

Darknet19详细原理（含tensorflow版源码）

Darknet19主要由卷积层、池化层和批量归一化层组成。根据名称可以看出，这些层是计算密集型的，且在网络的后端叠加了几个全连接层来输出预测，网络结
爱笑的男孩。·2023-04-21 16:49

词袋模型(新闻文本分类)

第一步用TF-IDF表示文本特征：“TF-IDF值”=“TF值”✖“IDF值”（在实操中，我们会把TF值进行归一化，以防止它偏向长文本）TF值：某个词（字）在文本（一段话）中出现的频率IDF值：某个词（
MGK_Tracy·2023-04-21 14:18

论文阅读：Understanding Doubly Stochastic Clustering

例如，在谱聚类中，从数据亲和矩阵形成归一化拉普拉斯矩阵与将其投影到双随机矩阵集上密切相关。但是，关于此投影为何改善聚类的分析有限。
塔_Tass·2023-04-21 10:23

个人收藏夹

代码引用自博客：http://blog.chinaaet.com/helimin/p/5100018184双边滤波器函数代码如下：functionB=bfilter2(A,w,sigma)%A为给定图像，归一化到
weixin_39147178·2023-04-20 22:16

onnx GridSample算子

refcom.microsoft-GridSample—PythonRuntimeforONNXonnxopset16增加了这个定义torch转onnx遇到的坑（一）_JoeyChen1219的博客-CSDN博客不同aligncorner模式时的对齐方式首先grid的输入x,y是归一化到
Luchang-Li·2023-04-20 20:32

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

【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·2023-04-20 19:09

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

【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·2023-04-20 19:09

经纬度转换为UTM坐标

转换过程：将经纬度值转化为弧度值//将经度归一化到-180到180度之间doubleLongTemp=(Long+180)-static_cast((Long+180)/360)*360-180;doubleL
每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-04-20 16:03

milvus 使用 l2 欧式距离计算向量的距离，计算出来的距离的最大值是多少？

A：归一化之后，最大值是4Q:归一化的是怎么操作的？调用collection.search之后获得的向量，已经是归一化了吗？还是需要自己对milvus的搜索结果再做归一化？
·2023-04-20 16:42

深度学习12. CNN经典网络 VGG16

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.
编程圈子·2023-04-20 13:17

本地化部署大语言模型 ChatGLM

基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda模块Anaconda环境创建根目录操作基础依赖加载transformers和protobuf库加载Pytorch源修改依赖库补充补充依赖pypi配置cchardet依赖错误解决强制归一化成功部署使用网址合集执行命令合集本地化部署大语言模型
Maddie_Mo·2023-04-20 07:24

LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)

深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现风速时间序列预测二、配置类三、时序数据集的制作四、数据归一化五
海洋.之心·2023-04-20 06:41

常见植被指数总结（一）

1、归一化植被指数（NDVI）（1）公式：NDVI=(NIR-R)(NIR+R)，
日益崛起的小羊·2023-04-20 02:28
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