https://zhidao.baidu.com/question/22624172.html premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmaxpremnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。premnmx语句的语法 ...

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 ...

1 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，在使用梯度下降法进行网络参数优化时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率（梯度消失和梯度爆炸问题）和泛化能力（局部最优解问题）。参数初始化的方式通常有以下三种： 预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解 ...

在BP神经网络的实验中，我发现对于attribute很大，或者instance很多，累加到神经元处远远大于1。导致最终结果总是不对劲。 最开始想到的是换激活函数，找好函数的时候突然发现，本身BP神经网络的后向传播就是利用了sigmoid函数求导可以用原函数表示的特性。 那既然不能动激活函数 ...

下面是使用神经网络进行JAVA溢出攻击代码： 如果不加min_max_scaler ，则迭代6次提前结束，准确率87%，而使用后迭代可以达到预设的30次，准确率可以达到95%。 ...

如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？ 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338 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 ...

最终的输出会变成输入数据的线性组合。这样很明显没有办法模拟出非线性的情况。记得神经网络是可以拟合任意函数 ...

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...