笔记 - 神经网络算法设计：一.数据预处理

最新推荐文章于 2024-06-20 20:51:24 发布
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探讨了图像数据预处理中的零中心化操作的重要性，解释了如何通过减去均值来标准化图像数据，以及这一过程如何帮助减少光照条件对图像分析的影响。

零中心化（均值减法）

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  • 就是减均值嘛

【老师说：】 对于图像数据，零中心化操作很重要，因为图像受光照影响一般表现就是整体像素偏大或者偏小
【我的理解：】整体像素偏大的理解是图片比较昏暗，所以减去均值，
整体像素如果偏小，应该是偏亮，这时候还需要减去均值 ？？？

归一化

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  • 上图的操作与 均值归一化，方差归一化，标准归一化 的关系 ？

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算法知识点-神经网络预处理
water的博客
02-24 148
3、PCA降维和百画（首先通过零均值，然后再通过协方差矩阵求得特征值特征向量，然后投影降维，求解其相关性）。Min-Max标准化（求取最大值和最小值每个样本与最小值之差除以最大最小差）；随机初始化、BatchNorm、layernorm等，加快网络拟合；零均值标准化（每个样本值减去均值）；
简单神经网络的设计
damofengzhong的博客
11-25 1615
神经网络基础 在使用的神经网络之前必须确定神经网络的层数，以及神经元所对应的个数 特征向量的被传人到神输入层的时候，通常先进行标准化的处理到0-1之间，这样是可以加速学习的过程的。 交叉验证：我们是把一份数据，首先是分为10份，其中第一份是对应的测试集，后面9份是对应的训练集 在第二次进行训练的时候，我们把第二份做为测试集，1 3-10作为训练集，这样就是来训练10次，这样 就是取得每一次的准确性后，然后是把这10次准确性，来求出相应的平均值的过程的。 神经网络训练的停止的条件是： 权重的更新是低于某个伐值
什么是用来评估神经网络,神经网络的数据预处理
神经网络爱好者
08-28 1112
您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。...
深度学习 --- stanford cs231学习笔记五(训练神经网络之数据的预处理)
最新发布
松下J27录放机
06-20 830
这篇文章介绍了深度学习中数据预处理的几种方法
自组织神经网络算法流程,神经网络算法流程设计
aifans_bert的博客
08-26 551
最基本的BP算法：1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。辩识系统中，输入参数有第n时间步侧偏角β(n)、横摆角速度γ(n)、前轮转向角(n)、后轮转向角δ(n)、侧向加速度α(n)5个参数；...
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06-15 1500
原标题：什么是神经网络计算机?许多新型电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某种思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然后，如果严格来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想、创造的能力，以及更高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。神经网络计算机就是通过人工神经网络，模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处...
神经网络---数据预处理
向阳争渡
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数据预处理
数据挖掘读书笔记--第九章：高级分类：BP神经网络、SVM支持向量机
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散记知识点 ——“探索复杂高级的分类方法” 1.神经网络 1.1 神经网络的基本概念 (1) 定义 神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，使得它能够预测输入元组的正确类标号来学习。 (2) 前馈神经网络结构 前馈神经网络，又称后向传播(BP, back propagation)神经网络。由一个输入层、一个或...
数据挖掘读书笔记--第三章：数据预处理
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03-25 2665
散记知识点 ——“低质量的数据将导致低质量的挖掘结果。” 数据清理可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据储存，如数据仓库。数据归约可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。数据变换（如，规范化）可以用来把数据压缩到较小的区间。 1. 数据预处理：概述 1.1 数据质量 数据质量涉及到许多因素，包括准确度、完整性、一致性、...
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神经网络的算法包括Feedforward神经网络算法、Recurrent神经网络算法等。 Gradient Boosting是一种常见的ensemble学习算法，它可以用于解决分类和回归问题。Gradient Boosting的算法包括Gradient Boosting算法、...
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大数据分析的神经网络方法大数据分析的神经网络方法大数据分析的神经网络方法大数据分析的神经网络方法大数据分析的神经网络方法
神经网络的数据预处理
江西师范大学-20届-吴悠
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1. 向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量（在特定情况下可以是整数张量）。无论处理什么数据（声音、图像还是文本），都必须首先将其转换为张量，这一步叫作数据向量化（data vectorization）。 2. 值标准化 输入数据应该具有以下特征。 ‰ 取值较小：大部分值都应该在 0~1 范围内。 ‰ 同质性（homogenous）：所有特征的取值都应该在大致相同的范围内。 此外，下面...
神经网络：数据预处理知识点
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-21 2985
在深度学习中，数据预处理是非常重要的，它能够帮助模型更好地学习特征并提高模型的性能。是深度学习模型训练中很关键的一部分。以下是一些常见的深度学习数据预处理方法：
数据预处理：神经网络的关键一环
AI天才研究院
01-18 3259
1.背景介绍 在深度学习领域中，数据预处理是一个非常重要的环节，它直接影响到神经网络的性能。数据预处理的目的是将原始数据转换为神经网络能够理解和处理的形式。在这篇文章中，我们将深入探讨数据预处理的核心概念、算法原理和具体操作步骤，并通过代码实例进行详细解释。 1.1 数据预处理的重要性 数据预处理是神经网络训练过程中的关键环节，它可以有效地减少训练时间、提高模型性能和减少过拟合。数据预处理包...
神经网络算法实现
weixin_41789633的博客
03-27 580
import numpy as npy def tanh(x): return npy.tanh(x) def tanh_deriv(x): return 1.0-npy.tanh(x)**2 def logistic(x): return 1/(1+npy.exp(-x)) def logistic_deriv(x): return logistic(x)*(1...
应用神经网络相关pre-processing（预处理 ）
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什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元 1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据，输进去神经网络后 2、这些数据的每一个都会被乘个数，即权值w，然后这些东东与阀值b相加后求和得到u， 3、上面只是线性变化，为了达到能处理非线性的目的，u做了个变换，变换的规则和传输函数有关 可能还有人问，那么那个阀值是什么呢？简单理解就是让这些数据做了个平移，这就...
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