Matlab三种归一化方法
歸一化的具體作用是歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計(jì)分布性。歸一化在0-1之間是統(tǒng)計(jì)的概率分布,歸一化在-1--+1之間是統(tǒng)計(jì)的坐標(biāo)分布。歸一化有同一、統(tǒng)一和合一的意思。無論是為了建模還是為了計(jì)算,首先基本度量單位要同一,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以樣本在事件中的統(tǒng)計(jì)分別幾率來進(jìn)行訓(xùn)練(概率計(jì)算)和預(yù)測(cè)的,且sigmoid函數(shù)的取值是0到1之間的,網(wǎng)絡(luò)最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出也是如此,所以經(jīng)常要對(duì)樣本的輸出歸一化處理。歸一化是統(tǒng)一在0-1之間的統(tǒng)計(jì)概率分布,當(dāng)所有樣本的輸入信號(hào)都為正值時(shí),與第一隱含層神經(jīng)元相連的權(quán)值只能同時(shí)增加或減小,從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)速度很慢。另外在數(shù)據(jù)中常存在奇異樣本數(shù)據(jù),奇異樣本數(shù)據(jù)存在所引起的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間增加,并可能引起網(wǎng)絡(luò)無法收斂。為了避免出現(xiàn)這種情況及后面數(shù)據(jù)處理的方便,加快網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度,可以對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行歸一化,使得所有樣本的輸入信號(hào)其均值接近于0或與其均方差相比很小。
在matlab里面,用于歸一化的方法共有三種:
一、用matlab語(yǔ)言自己編程,通常使用的函數(shù)有以下幾種:
1.線性函數(shù)轉(zhuǎn)換,表達(dá)式如下:
總結(jié)
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