作者：魏秀参链接：https://www.zhihu.com/question/38102762/answer/85238569来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。1.WhatisBN?规范化！即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation...

internalcovariateshift(ics):训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化。所以训练需要更小的学习速度和careful参数初始化，这将减缓训练的速度。bn的目的就是解决ics我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什...

原文地址：https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/80569888我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来...

如果A为向量norm(A,p)返回向量A的p范数。norm(A)返回向量A的2范数，即等价于norm(A,2)。...

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html  #np.random.normal,产生制定分布的数集#http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ge...

>>importnumpyasnp>>>A1_mean=[1,1]>>>A1_cov=[[2,.99],[1,1]]>>>A1=np.random.multivariate_normal(A1_mean,A1_cov,10)#依据指定的均值和协方差生成数...

索引　　　　数据库的索引就像一本书的目录，能够加快数据库的查询速度。　　MYSQL索引有四种PRIMARY、INDEX、UNIQUE、FULLTEXT，其中PRIMARY、INDEX、UNIQUE是一类，FULLTEXT是一类。　　这四种都是单列索引，也就是他们都是作用于单个一列，所以也称单列索引；但是所以一个索引也可...

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/BZOJ3451.html　　给定一棵有$n$个节点的树，在树上随机点分治，问消耗时间的期望。　　计算点分治耗时由如下函数给出：Time=0Solve(T){Time+=|T|if(|T|=1)thenreturn;x=一个随机节点i...

2018-12-0520:28:15在机器学习领域有一个很重要的假设，即独立同分布假设，也就是说训练集和测试集是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。而BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布。为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练...

但是，java里面不是可以保证finally一定会执行的么，为什么不可以在finally块做return？？？ 细细看道来：debug一下这个函数，就会惊讶的发现，里面抛出的异常会被finally吃掉。这也就是为什么会被警告的原因。Java代码 @SuppressWarnings("finally"...

在学习正则化时经常碰到范数（norm）这个概念，所以想去了解一下这个到底是什么东东，他在机器学习等领域发挥了什么作用额。参考了网络上多位大神的文章，记录一下自己的理解，以备后续查阅。     范数（Norm）是一个函数，其赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大...

  1）一次性设置（Onetimesetup）     - 激活函数（Activationfunctions）     -数据预处理（DataPreprocessing） &nbs...

1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevector里的每一个数据，将Max和Min的记录下来，并通过Max-Min作为基数（即Min=0，Max=1）进行数据的归一化处理：  　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Python实现：defMaxMinNorma...

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际情况中，将数据做归一化和白化处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验，否则预处理的精确参数并非显而易见。数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。虽然这里有一系列可行的方法，但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的。特征归一化常用的方法包...

在数据建模时，经常会用到多元高斯分布模型，下面就这个模型的公式并结合它的几何意义，来做一个直观上的讲解。1，标准高斯函数高斯函数标准型：$f(x)=frac{1}{sqrt{2π}}e^{-frac{x^2}{2}}$这个函数描述了变量x的一种分布特性，变量x的分布有如下特点：Ⅰ，均值=0Ⅱ，方差为1Ⅲ，概率密度...