normalization

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    私はこれらの呪文に対する答えを理解したいと思っています: IEEE-754シングルを使って表現できる正規化されていない最大数はいくらですか? IEEE-754 Singleを使用して表現できる最大正規化数はいくらですか?これらの質問に対する答えを理解する

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    を文字列でのアクセントを削除します。私は、「N」の I followed this example を削除せずにテキストを正規化する必要がある。しかし、それは、Javaのためだとそれが持っている var inputString = "ñaáme"; inputString = inputString.Replace('ñ', '\u00F1'); var normalizedString =

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    私はデータが1から500までの1次元配列を持っています。 データの分布はlog-normalのように見えます。私が欲しいもの が は、私が使用するために機能するかについて確認していない(データ)をログに記録する配列を再サンプリングすることである。 numpy.logまたはnumpy.log1p 私の再スケール機能は、次のようになり、しかし、私は確認していないその右の場合: def ScaleDat

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    UnityのInput.accelerationコマンドに関する質問があります。 Vector3が1以上である場合 public class ExampleClass : MonoBehaviour { public float speed = 10.0F; void Update() { Vector3 dir = Vector3.zero; dir.

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    私はいくつかのバックプロパゲーション/データ解析を行うためにニューラルネットワークを構築しています。 私は訓練のために入力データを正規化しています。 私のデータセットにはタイプ識別子が含まれていますが、現在は8種類あります(これはいつでも変更できます)。 TypeId = 1の場合、実際には00000001を返すことを条件としたいと思います.TypeId = 2の場合、00000011を返して繰り

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    IはBatchNormalizationがkerasでどのように動作するかを知りたいので、私はコードを書く: X_input = keras.Input((2,)) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=1)(X_input) model1 = keras.Model(inputs=X_input, outputs=X) 入力は、2つのdimen

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    私はtensorflowを初めて使用しています。サンプルCNNプログラムは体重を減らすために減量を使用していますが、最初に入力を正規化するとは限りません。 重量減少は入力正規化と同じ目的ですか? これらの違いは何ですか?

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    私は、toシグナル間の相互相関を計算するために次のコードを用意しました。視覚的には、信号は非常によく相関している。信号の長さは異なりますが、どちらもサンプリングレートは100Hzです。信号間には遅れがあります(以下のtimeDiffと呼ばれます)。 [acor,lag] = xcorr(signal1,signal2); [cor,I] = max(abs(acor)); la

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    私はいくつかの主要な外れ値を持ついくつかのデータを扱っています。データを正規化するためにこれらを削除しました。しかし、仕事の性質上、パフォーマンスを比較するために、すべての参加者の結果を一連のグラフで視覚化するように求められました。私はRに少し慣れているので、正規化は困難ではありませんが、正規化されたデータのスケールにこれらの外れ値を再導入する方法については少し不便です。以前に正規化したデータ(平

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    毎日フラットファイル(CSV)を受け取ります。その内容はデータベースにインポートされます(Webフォーム、POSなどのデータ入力ではなく)。レコードには40個のフィールドがあり、60万個の固有レコードがあります。 これまでのところ、これをリレーショナルデータベースにする必要はありませんでしたが、それは効率化を図るための正規化です。 これを最初からやり直していたら、どうにかしてデータを入力していたら