1. 数据归一化1.1 医疗事故？——之前的kNN算法哪里出了问题？在之前讲kNN算法时我们举过的肿瘤的例子中，有一个问题，也许很多读者没有考虑过。回顾一下，kNN算法的第一步是求最为邻近的k个点，也就是要先求每个数据点与待预测的数据点的距离。我们仍然以p=2的明可夫斯基距离（欧拉距离）为例。肿瘤的实例中，数据点的两个坐标值是发现时间和肿瘤大小，我们所要求的其实就是这样一个表达式的值并进行大小比较
简介:Alex在2012年提出的Alex网络模型结构将深度学习神经网络推上了热潮,并获得了当年的图像识别大赛冠军,使得CNN网络成为图像分类的核心算法模型.论文链接:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(2012)网络结构:AlexNet模型一共有8层,5层卷积层,3层全连接层,在每一个卷积层之后包含Relu
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2024-09-01 22:36:48
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0、BP前反馈神经网络原理详解1、Lenet详解2、Alexnet详解3、VGG网络结构4、NIN网络结构5、Googlenet inception v1 结构详解、inception v2 和 inception v3AlexNet是2012年ImageNet项目的大规模视觉识别挑战(ILSVRC)中的胜出者。AlexNet解决了1000类图像分类的问题，输入一个图像，输出向量一个1000维度向
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2024-07-30 17:24:04
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在机器学习的任务中，我们常常需要对数据做一定的处理，来优化模型效果或者优化计算效率下面梳理一个常见的方式归一化 Normalization通常是把数据变成 (0, 1) 或者 (-1, 1)之间的小数。主要方法就是把最大值与最小值分别映射到1， 0， 然后其他值按与最小值的差等比例缩小。这样可以把有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量，便于不同单位或者量级的指标能够进行比较和加权&
定义"标准化"和"归一化"这两个中文词要指代四种Feature scaling(特征缩放)方法： 1、最大最小值归一化（min-max normalization）：将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里。 2、均值归一化（mean normalization）：将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里，且数据的均值变为0 3、标准化 / z值归一化（standardization / z-sco
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2024-09-05 13:27:14
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目录1.批量归一化1.1训练神经网络时出现的挑战1.2核心思想1.3原理2.批量规范化层2.1 全连接层2.2 卷积层2.3 总结3. 代码实现4. 使用批量规范化层的LeNet5. 简明实现1.批量归一化现在主流的卷积神经网络几乎都使用了批量归一化 批量归一化是一种流行且有效的技术，它可以持续加速深层网络的收敛速度1.1训练神经网络时出现的挑战1、数据预处理的方式通常会对最终结果产生巨大影响使用
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2024-10-11 15:38:30
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归一化一般是用来消除不同特征之间量纲差异的技巧，在传统ML中，把数据丢入某个模型前都会进行这样的操作，不过经常是整个数据集，DL中批量归一化倒是有点不同；残差网，2015年ImageNet竞赛的冠军模型，用跳跃连接的技巧很好地解决了超深网络所拥有的的退化问题。批量归一化目标 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。如何归一化 无论是全连
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2024-07-02 21:32:40
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图像归一化概念 图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。 图像归一化是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。图像归一化的作用 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 目的是为了： (1).避免具有不同物理意义和
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2024-04-08 22:45:57
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2023-08-27 20:31:22
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在深度学习中，随着网络的层数逐渐加深，Internal Covariate Shift现象会变得愈发严重，为了有效缓解这一现象，很多归一化操作被先后提出。如，最常用的BN（Batch Normalization），LN（Layer Normalization），IN（Instance Normalization），SN（Switchable Normalization），GN（Gro
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2023-11-15 21:55:18
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文章目录引言矩归一化矩归一化映射原理编程实现参考文献 引言 网上关于图像归一化的方法比较少，通常都是直接利用reszie函数进行，本文主要介绍了一种图像的矩归一化方法，具有可将图像中心和幕布中心对齐的特点。矩归一化 图像的矩归一化是图像预处理的一种方法，相对于直接的线性归一化，矩归一化的优势在于它利用了图像的矩信息，将原图像归一化到幕布大小的同时使得原图的中质心与幕布的中心对齐，同时尽可能的去除
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2024-09-14 09:01:21
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文章目录一、为什么要进行数据归一化二、解决方法：将所有数据映射到同一个尺度1.最值归一化 normalization2.均值方差归一化 standardization1、公式2、公式说明:三、 示例：1、最值归一化2、均值方差归一化四、在机器学习中如何对测试数据集进行归一化？1、方法：2、使用scikit-learn中的StandardScaler类1、代码：（这里使用的是鸢尾花数据）2、sci
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗？-- G
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2024-04-08 10:19:58
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现人脸识别（可以识别自己的人脸哦！）。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。其他项目水果蔬菜识别：基于卷积神经网络的水果识别项目 交通标志识别：基于卷积神经网络的交通标志识别项目网络结构：开发环境：python==3.7te
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2024-07-09 08:11:14
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github：https://github.com/aimi-cn/AILearners本文内容我们主要讲述一下深度学习中的神经网络，在此之前，我们先来简单回顾一下机器学习的主要任务和常用算法。一、机器学习（ML）1.ML主要任务机器学习中主要有两种任务，即分类和回归。（除此之外，还有聚类任务等等）分类（classification）：将实例数据划分到合适的类别中。应用实例：判断网站是否被黑客入侵
几个要说明的函数接口: [Y,PS] = mapminmax(X)
[Y,PS] = mapminmax(X,FP)
Y = mapminmax('apply',X,PS)
X = mapminmax('reverse',Y,PS) 用实例来讲解,测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3];
>> [y,ps] = mapminmax(x1
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2024-07-24 10:01:43
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一、数据归一化数据归一化（Normalize）数据归一化的意义在于，如果每个特征的差别非常大，那么机器学习在训练过程中，会花费非常大的时间。所以需要对特征进行数据归一化，就是把所有特征向量的范围在一定内，比如都在[0,1]之间。 最大值/最小值归一化x=x-min/(max-min) 这样可以把每个特征的缩放到[0,1]范围内df[col].min()就是对这一列求最小值 df[col].max(
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2023-09-21 09:53:02
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Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮，并赢得了2012届图像识别大赛的冠军，使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型。 上面这种图就是AlexNet的网络结构改网络的亮点在于： （1）首次使用了GPU进行网络加速训练。 （2）使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。 （3）使用了LRN局部响应归一化。 （4）在全连接层
1.L1和L2的区别在机器学习中： - L1 regularization 是指向量中各个元素绝对值之和，通常表述为,线性回归中使用L1正则的模型也叫Lasso regularization - L2 regularization 指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号），通常表示为，线性回归中使用L2
作者：老猪T_T
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理
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2023-08-03 10:22:06
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