注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 欧式距离+归一化

  2. 本程序是Matlab程序，实现了去数据的批量处理，对数据进行归一化，求欧式距离。压缩包里有数据有程序，并且程序有很详细的注释，是本人自己编写的，希望可以帮到有需要的人！

  3. 所属分类：其它

  1. MATLAB图片批量归一化

  2. 实现MATLAB图片批量归一化，去掉图像中面积(像素点总数）小于50的区域之后，将图像归一化为256*256的图片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_31647835

  1. 在AdS / CFT中对脊髓场进行批量重建

  2. 我们用对偶共形场理论中的拖尾算子来发展洛伦兹安德塞特空间中大量自由自旋场的表示。 为此，我们以完整的可归一化模式集扩展了体场，编制了自旋场的外推字典，并表明可以根据其近边界行为来重建体场。 在某些情况下，可能会施加手性和现实条件。 我们研究了CFT模块化哈密顿量对体费米子的作用，以表明它们随预期的spinor Lie导数变换，并且我们从CFT相关器开始计算了体边界两点函数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：620544
    • 提供者：weixin_38704786

  1. 全息重归一化的形状动力学方法

  2. 我们提供了一个自下而上的论据，可以使用广义相对论和形状动力学（具有空间共形（Weyl）不变性）的经典体-体等效形式，从全息重归一化中得出一些已知的结果。 本文的目的是双重的：（1）向对AdS /共形场论类型的对偶感兴趣的读者推广广义相对论和形状动力学的批量等效等价的简单经典机制，权衡规范对称性 （CFT）； （2）强调该机制可用于解释全息重归一化的某些结果，为这些情况下的AdS / CFT猜想提供了替代方案。 为了与通常的半经典AdS / CFT对应关系进行联系，我们还提供了一种启发式论点，使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-26
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_38746018

  1. 批量归一化与残差网络.md

  2. 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。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 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。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：13312
    • 提供者：qq_40441895

  1. TensorFlow实现批量归一化操作的示例

  2. 主要介绍了TensorFlow实现批量归一化操作的示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38734037

  1. 批量归一化代码 适用所有网络框架

  2. 自用BN操作 适用所有的算法 只需要改一些必要的层链接 深度学习 批量归一化 python余语言 tensorflow pytorch 均可使用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-23
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_37692302

  1. python实现栅格数据批量归一化

  2. 图像归一化，就是(数值-min)/(max-min)，把结果都划归到0-1范围，便于不同变量之间的比较，取消了不同数量差别。我们利用python的arcpy包对栅格数据批量归一化，而且再保证属性中没有最大值和最小值信息的情况下也能实现归一化计算。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：783
    • 提供者：qq_38395698

  1. task06–批量归一化

  2. 批量归一化（BatchNormalization） BN算法（Batch Normalization）其强大之处如下： (1)、你可以选择比较大的初始学习率，让你的训练速度飙涨。以前还需要慢慢调整学习率，甚至在网络训练到一半的时候，还需要想着学习率进一步调小的比例选择多少比较合适，现在我们可以采用初始很大的学习率，然后学习率的衰减速度也很大，因为这个算法收敛很快。当然这个算法即使你选择了较小的学习率，也比以前的收敛速度快，因为它具有快速训练收敛的特性； (2)、你再也不用去理会过拟合中drop

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38500090

  1. 批量归一化和残差网络

  2. 1.由来： 由google2015年提出，深度神经网络训练的技巧，主要是让数据的分布变得一致，从而使得训练深层神经网络更加容易和稳定。 2.作用 BN的作用就是将这些输入值或卷积网络的张量进行类似标准化的操作，将其放缩到合适的范围，从而加快训练速度；另一方面使得每一层可以尽量面对同一特征分布的输入值，减少了变化带来的不确定性 3.操作阶段 4.操作流程 计算每一层深度的均值和方差 对每一层设置2个参数，γ和β。假设第1深度γ=2、β=3；第2深度γ=5、β=8。 使用缩放因子γ和移位因子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38675797

  1. 《动手学——批量归一化和残差网络》笔记

  2. 批量归一化（BatchNormalization） ps 批量归一化本质上是对数据的标准化处理，输入标准化一般用于浅层模型，但是对于深层网络，输入的标准化不够，因为随着模型的迭代更新，依然容易造成靠近输出层，它的数据是剧烈变化的。所以批量归一化的出现是应对深度模型的。 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。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_38627603

  1. 批量归一化和残差网络、稠密连接网络

  2. 批量归一化 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。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 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。 1.全连接层的批量归一化 前两条公式是一个全连接层的普通实现方式，批量归一化的过程处在两条公式之间，对输出层维度的i个x计算μ和σ，然后计算新的x(i)，再通过激活函数得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38622427

  1. 动手学深度学习之从批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降

  2. 参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/6X2EcSYKYpTDlzAKwQhNi 感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！ 总的学习感受：伯禹的课程做的很好，课程非常系统，每个较高级别的课程都会有需要掌握的前续基础知识的介绍，因此很适合本人这种基础较差的同学学习，建议基础较差的同学可以关注伯禹的其他课程：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_38674627

  1. Pytorch 深度学习 Day03 —批量归一化与残差网格

  2. 批量归一化 批量归一化的提出正是为了应对深度模型训练的挑战。在模型训练时，批量归一化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。批量归一化和下一节将要介绍的残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。 批量归一化曾 对全连接层和卷积层做批量归一化的方法稍有不同。下面我们将分别介绍这两种情况下的批量归一化。 对全连接层做批量归一化 我们先考虑如何对全连接层做批量归一化。通常，我们将批量归一化层置于全连接层中的仿射变换和激活函数之间。设全

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38610682

  1. 伯禹 动手学深度学习 打卡09 之批量归一化和残差网络

  2. 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。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 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。 1.对全连接层做批量归一化 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。 全连接： 2.对卷积层做批量归⼀化 位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。 如果卷积计算输出多个通道，我们需要对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38653687

  1. 批量归一化 && 残差网络

  2. 基于此前对于CNN的介绍 Fundamentals of Convolutional Neural Networks LeNet && ModernCNN 就深层次 CNN 的结构进一步探讨归一化和残差网络。 批量归一化（BatchNormalization） 让网络训练归一化变得更加容易，本质是一种对数据的标准化处理 分类 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。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型）随着模型参数的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_38558186

  1. ebu-norm:适用于EBU R 128和其他目标水平的先进，专业的批量归一化器和扫描仪-源码

  2. ebu-norm | tp-norm | Loudmax范数 用于批量归一化文件以达到积分或真实峰目标的脚本 先决条件： ebur128 ， sox 完全支持的文件输入：wav，aiff（或aif），flac，ogg。 Mp3，Opus和wavpack在标准化之前先转换为wav。 过程 文件由ebur128分析， ebur128所需的增益传递给SoX 。 +/-增益是通过目标水平减去所分析的积分或峰值来计算的。 在ebu-norm的情况下，这是在限制后进行的，以确保达到准确的积分值。 文件写入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：19456
    • 提供者：weixin_42153615

  1. VGG-16 with batch normalization（具有批量归一化的VGG-16）-数据集

  2. VGG-16 Pre-trained model with batch normalization for PyTorch. VGG-16具有PyTorch批处理归一化功能的预训练模型。 VGG-16 with batch normalization_datasets.txt

  3. 所属分类：其它

  1. python图片预处理基本操作之——批量重命名，修改格式，统一大小，保存为其他路径，灰度化，归一化并将BGR写入txt

  2. 最近学习需要，接触了一些图片预处理的工作（用python实现），但网上集中的篇幅不多，故整理如下，主要包括： 批量重命名大量图片 修改格式（此处以.bmp转化为.jpg为例） 统一图片大小（分辨率128*128） 将上述操作后的图片另存为目标路径 对图片进行灰度化处理 对图片进行归一化处理，并将每个像素点的BGR保存在txt文件里 版本：python3.8 运行：PyCharm2019 下面开始详细讲解喽： 第一步： 分别批量重命名文件夹中的图片名称，并将.bmp格式的图片修改为.jpg格式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：999424
    • 提供者：weixin_38666232

  1. TensorFlow实现批量归一化操作的示例

  2. 批量归一化 在对神经网络的优化方法中，有一种使用十分广泛的方法——批量归一化，使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。 在网络的前向计算过程中，当输出的数据不再同一分布时，可能会使得loss的值非常大，使得网络无法进行计算。产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移，即正向传播的不同层参数会将反向训练计算时参照的数据样本分布改变。批量归一化的目的，就是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上，这样反向计算时参照的数据样本分布就会与正向计算时的数据分布一样了，保证分布的统一。 了解了原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38501810
« 12 3 4 5 »