关于神经网络(matlab)归一化的整理

归一化 matlab归一化（Normalization）指的是将一组数据按照一定比例缩放，使数据落在特定的范围内。

在 MATLAB 中，归一化可以通过一些特定的函数和方法实现。

本文将介绍MATLAB 中的归一化方法。

1、范围归一化范围归一化（Range Normalization）是最常见的归一化方法。

该方法通过将数据按照最大值和最小值进行比例缩放，使得数据落在一个指定的区间内。

在 MATLAB 中，我们可以像下面这样，使用 `mat2gray` 函数把矩阵归一化到 [0,1] 区间内：```Matlab A = [3 8; 4 6; 0 1]; B = mat2gray(A);```然后，矩阵 A 将被缩放至 0 到 1 的范围内，输出矩阵 B 如下：```Matlab B =0.6000 1.0000 0.8000 0.8000 0 0.0667 ```我们还可以使用 `MinMaxScaler` 函数来实现范围归一化。

它可以缩放数据到任意区间，比如 [a,b] 区间内：```Matlab M = [23 42; 55 35; 30 20]; minmax = MinMaxScaler(M, 0, 1); % 缩放到 [0,1] 区间内 ```我们也可以将数据缩放到其他区间内，例如 [0,255] 区间：```Matlab minmax2 = MinMaxScaler(M, 0, 255); % 缩放到 [0,255] 区间内 ```2、均值归一化均值归一化（Mean normalization）通过将数据缩放到均值为 0，方差为 1 的范围内。

我们可以使用以下代码实现数据的均值归一化：```Matlab Y = [5 6; 9 8; 10 14]; mu = mean(Y); sigma = std(Y); Y_norm = (Y - mu) ./ sigma; ```其中，`mu` 表示 Y 矩阵的均值，`sigma` 表示 Y 矩阵的标准差。

1. 数据预处理在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。

下面简要介绍归一化处理的原理与方法。

(1) 什么是归一化？数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。

(2) 为什么要归一化处理？<1>输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。

<2>数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。

<3>由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。

例如神经网络的输出层若采用S形激活函数，由于S形函数的值域限制在(0,1)，也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。

<4>S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。

例如S形函数f(X)在参数a=1时，f(100)与f(5)只相差0.0067。

(3) 归一化算法一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。

线性转换算法常见有两种形式：<1>y = ( x - min )/( max - min )其中min为x的最小值，max为x的最大值，输入向量为x，归一化后的输出向量为y 。

上式将数据归一化到[ 0 , 1 ]区间，当激活函数采用S形函数时（值域为(0,1)）时这条式子适用。

<2>y = 2 * ( x - min ) / ( max - min ) - 1这条公式将数据归一化到[ -1 , 1 ] 区间。

当激活函数采用双极S形函数（值域为(-1,1)）时这条式子适用。

(4) Matlab数据归一化处理函数Matlab中归一化处理数据可以采用premnmx ，postmnmx ，tramnmx 这3个函数。

<1> premnmx语法：[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t)参数：pn：p矩阵按行归一化后的矩阵minp，maxp：p矩阵每一行的最小值，最大值tn：t矩阵按行归一化后的矩阵mint，maxt：t矩阵每一行的最小值，最大值作用：将矩阵p，t归一化到[-1,1] ，主要用于归一化处理训练数据集。

matlab 数据归一化在Matlab中，可以通过多种方法实现数据归一化，下面介绍两种常用的方法。

方法一：最小-最大归一化最小-最大归一化是将数据映射到指定的范围内，一般是0到1之间。

具体步骤如下：1. 找到数据的最小值和最大值。

假设数据存储在向量x中，则最小值为min(x)，最大值为max(x)。

2. 将每个数据点减去最小值，然后除以最大值和最小值的差。

可以使用MATLAB的向量化运算来实现这一步骤。

归一化后的数据存储在向量x_norm中。

3. 归一化后的数据位于0到1之间。

以下是一个示例代码：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据x_min = min(x);x_max = max(x);x_norm = (x - x_min) / (x_max - x_min);```方法二：标准化标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。

具体步骤如下：1. 计算数据的均值和标准差。

假设数据存储在向量x中，则均值为mean(x)，标准差为std(x)。

2. 将每个数据点减去均值，然后除以标准差。

可以使用MATLAB的向量化运算来实现这一步骤。

标准化后的数据存储在向量x_norm中。

3. 标准化后的数据的均值接近0，标准差接近1。

以下是一个示例代码：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据x_mean = mean(x);x_std = std(x);x_norm = (x - x_mean) / x_std;```这两种方法都可以实现数据归一化，选择哪种方法取决于具体情况和需求。

如何解决神经网络中的归一化问题神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它能够通过学习和训练来识别和处理各种复杂的模式。

然而，在神经网络的训练过程中，经常会遇到归一化问题，这是一个需要解决的关键问题。

归一化是指将数据映射到一个特定的范围，以便更好地进行处理和比较。

在神经网络中，归一化可以帮助提高训练的效果和网络的性能。

但是，如何解决神经网络中的归一化问题呢？首先，我们可以使用标准化方法来解决归一化问题。

标准化是一种将数据映射到均值为0，方差为1的分布上的方法。

通过标准化，可以使得数据的分布更加平均，从而降低了网络的训练难度。

在实际应用中，可以使用一些常用的标准化方法，如Z-Score标准化和Min-Max标准化等。

其次，我们可以使用批归一化方法来解决归一化问题。

批归一化是一种在神经网络中广泛应用的技术，它通过对每一层的输入进行归一化来提高网络的性能。

批归一化可以使得网络的训练更加稳定，减少了梯度消失和梯度爆炸的问题。

同时，批归一化还可以加速网络的训练过程，提高了网络的收敛速度。

另外，我们还可以使用局部响应归一化方法来解决归一化问题。

局部响应归一化是一种在卷积神经网络中常用的归一化方法，它通过对每个神经元的输出进行归一化来提高网络的性能。

局部响应归一化可以增强网络的鲁棒性，提高网络对输入的响应能力。

在实际应用中，可以根据具体的问题选择不同的局部响应归一化方法，如LRN和BN等。

此外，我们还可以使用自适应归一化方法来解决归一化问题。

自适应归一化是一种根据数据的分布来动态调整归一化参数的方法。

通过自适应归一化，可以使得网络对不同分布的数据都能够进行有效的归一化。

在实际应用中，可以使用一些常见的自适应归一化方法，如AdaBN和AdaIN等。

综上所述，解决神经网络中的归一化问题是一个非常重要的任务。

通过合理选择和应用不同的归一化方法，可以提高网络的性能和训练的效果。

在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的归一化方法，并结合其他优化技术来进一步提升网络的性能。

关于神经网‎络（matla‎b）归一化的整‎理关于神经网‎络归一化方‎法的整理由于采集的‎各数据单位‎不一致，因而须对数‎据进行[-1，1]归一化处理‎，归一化方法‎主要有如下‎几种，供大家参考‎：（by james‎）1、线性函数转‎换，表达式如下‎：y=(x-MinVa‎l ue)/(MaxVa‎l ue-MinVa‎l ue)说明：x、y分别为转‎换前、后的值，MaxVa‎l ue、MinVa‎l ue分别‎为样本的最‎大值和最小‎值。

2、对数函数转‎换，表达式如下‎：y=log10‎(x)说明：以10为底‎的对数函数‎转换。

3、反余切函数‎转换，表达式如下‎：y=atan(x)*2/PI归一化是为‎了加快训练‎网络的收敛‎性，可以不进行‎归一化处理‎归一化的具‎体作用是归‎纳统一样本‎的统计分布‎性。

归一化在0‎-1之间是统‎计的概率分‎布，归一化在-1--+1之间是统‎计的坐标分‎布。

归一化有同‎一、统一和合一‎的意思。

无论是为了‎建模还是为‎了计算，首先基本度‎量单位要同‎一，神经网络是‎以样本在事‎件中的统计‎分别几率来‎进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同‎一在0-1之间的统‎计概率分布‎；当所有样本‎的输入信号‎都为正值时‎，与第一隐含‎层神经元相‎连的权值只‎能同时增加‎或减小，从而导致学‎习速度很慢‎。

为了避免出‎现这种情况‎，加快网络学‎习速度，可以对输入‎信号进行归‎一化，使得所有样‎本的输入信‎号其均值接‎近于0或与‎其均方差相‎比很小。

归一化是因‎为sigm‎o id函数‎的取值是0‎到1之间的‎，网络最后一‎个节点的输‎出也是如此‎，所以经常要‎对样本的输‎出归一化处‎理。

所以这样做‎分类的问题‎时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。

但是归一化‎处理并不总‎是合适的，根据输出值‎的分布情况‎，标准化等其‎它统计变换‎方法有时可‎能更好。

关于用pr‎e mnmx‎语句进行归‎一化：premn‎m x语句的‎语法格式是‎：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premn‎m x(P,T)其中P，T分别为原‎始输入和输‎出数据，minp和‎m axp分‎别为P中的‎最小值和最‎大值。

matlab的归一化处理函数Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和环境，它提供了许多强大的函数和工具箱，用于处理和分析各种数据。

在许多实际应用中，我们需要对数据进行归一化处理，以消除不同数据之间的量纲差异，使得数据能够在同一尺度下进行比较和分析。

本文将介绍一些在Matlab中常用的归一化处理函数。

在Matlab中，归一化处理通常包括两种常见的方法：最大最小值归一化和标准化归一化。

最大最小值归一化是将数据线性映射到指定区间内，常用的区间为[0,1]。

在Matlab中，可以使用`mapminmax`函数实现最大最小值归一化。

该函数的基本语法如下：```y = mapminmax(x)```其中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

`x`可以是一个向量、矩阵或多维数组。

`y`的大小与`x`相同。

下面是一个简单的例子，演示如何使用`mapminmax`函数对数据进行最大最小值归一化：```matlabx = [1 2 3 4 5];y = mapminmax(x);```在上述例子中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

运行以上代码后，得到的归一化结果为：```y = [0 0.25 0.5 0.75 1]```标准化归一化是将数据按其均值为中心，按其标准差为单位进行缩放。

在Matlab中，可以使用`zscore`函数实现标准化归一化。

该函数的基本语法如下：```y = zscore(x)```其中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

`x`可以是一个向量、矩阵或多维数组。

`y`的大小与`x`相同。

下面是一个简单的例子，演示如何使用`zscore`函数对数据进行标准化归一化：```matlabx = [1 2 3 4 5];y = zscore(x);```在上述例子中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

运行以上代码后，得到的归一化结果为：```y = [-1.4142 -0.7071 0 0.7071 1.4142]```除了以上介绍的两种常用的归一化方法，Matlab还提供了许多其他的归一化处理函数和工具箱，用于处理不同类型的数据。

MATLAB数据预处理-归⼀化-mapminmax转⾃在新版MATLAB中，使⽤BP神经⽹络的premnmx函数会出现Warning: PREMNMX is an obsolete function. 的提⽰在新版MATLAB中，把旧函数premnmx 、postmnmx 、tramnmx换成新函数mapminmax对于模式识别或者其他统计学来说，训练数据和测试数据应该是每⼀列是⼀个样本，每⼀⾏是多个样本的同⼀维，即对于⼀个M*N的矩阵来说，样本的维度是M，⼀共N列N个样本。

其主要调⽤形式有：1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)2. [Y,PS] = mapminmax(X,FP)3. Y = mapminmax('apply',X,PS)4. X = mapminmax('reverse',Y,PS)对于1和2的调⽤形式来说，X是预处理的数据，Ymin和Ymax是期望的每⼀⾏的最⼩值与最⼤值，FP是⼀个结构体成员主要是FP.ymin, FP.ymax.这个结构体就可以代替Ymin和Ymax,1和2的处理效果⼀样，只不过参数的带⼊形式不同。

x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];mapminmax(x,0,1)fp.ymin=0;fp.ymax=1;mapminmax(x,fp)&nbsp;⽽对于3式，在模式识别或者统计学⾥，PS是训练样本的数据的映射，即PS中包含了训练数据的最⼤值和最⼩值，式中的X是测试样本，对于测试样本来说，预处理应该和训练样本⼀致，即测试样本的最⼤值和最⼩值应该是训练集的最⼤值与最⼩值。

假设x是训练样本，y是测试样本，则代码如下:x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];y=[2,3;4,5];[xx,ps]=mapminmax(x,0,1);yy=mapminmax('apply',y,ps)但对于训练样本和测试样本，⼀般是将两者合起来⼀起归⼀化，例如要将train，test⼀起归⼀化：[mtrain,ntrain]=size(train);[mtest,ntest]=size(test);dataset=[train;test];[dataset_scale,ps]=mapminmax(dataset',0,1);train=dataset_scale(1:mtrain,:);test=dataset_scale((mtrain+1):(mtrain+mtest),:);对于4式，是预处理之后的数据进⾏反转得到原始数据x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];y=[2,3;4,5];[xx,ps]=mapminmax(x,0,1);yy=mapminmax('apply',y,ps);y=mapminmax('reverse',yy,ps)。

神经网络中的批量归一化技巧与应用神经网络是一种人工智能技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

然而，神经网络在训练过程中面临着一些问题，例如梯度消失、梯度爆炸和训练收敛速度慢等。

为了解决这些问题，批量归一化技巧应运而生，它在神经网络的训练中发挥着重要作用。

首先，让我们了解一下批量归一化的基本原理。

在神经网络中，每一层的输入数据经过权重和偏置的线性变换后，再经过激活函数进行非线性变换。

批量归一化就是在这个过程中对每一层的输入数据进行标准化，使其均值为0，方差为1。

这样做的好处是可以加速神经网络的收敛速度，提高网络的训练稳定性，减少过拟合。

批量归一化技巧的应用非常广泛。

在图像识别领域，批量归一化可以加速卷积神经网络的训练速度，提高模型的准确率。

在语音识别领域，批量归一化可以改善循环神经网络的训练效果，提高模型的泛化能力。

在自然语言处理领域，批量归一化可以加速递归神经网络的训练收敛速度，提高模型的泛化能力。

除了在神经网络的训练过程中起到优化作用之外，批量归一化还可以提高神经网络的鲁棒性。

在实际应用中，数据的分布可能会发生变化，如果神经网络没有经过批量归一化处理，就很容易受到数据分布的影响，导致模型的性能下降。

而经过批量归一化处理的神经网络可以更好地适应数据分布的变化，提高模型的鲁棒性。

在实际应用中，批量归一化技巧也存在一些问题。

例如，在模型的训练过程中，批量归一化需要对每个批次的数据进行统计，这会增加计算量。

另外，批量归一化可能会导致模型的收敛速度变慢，尤其是在小数据集上的训练中。

因此，在实际应用中需要根据具体情况来决定是否使用批量归一化技巧。

总的来说，批量归一化技巧是一种非常重要的神经网络优化技术，它可以加速神经网络的训练收敛速度，提高模型的泛化能力，增强模型的鲁棒性。

然而，在实际应用中需要权衡其优缺点，选择合适的方法来优化神经网络模型。

相信随着人工智能技术的不断发展，批量归一化技巧将会得到更广泛的应用和进一步的改进。

matlab 数据归一化
（实用版）
目录
1.MATLAB 数据归一化的概念和原理
2.MATLAB 数据归一化的方法
3.MATLAB 数据归一化的应用实例
4.总结
正文
一、MATLAB 数据归一化的概念和原理
数据归一化是一种常用的数据预处理方法，其主要目的是将不同特征之间的数据分布进行统一，使得各个特征之间的数据具有相同的尺度。

在MATLAB 中，数据归一化可以使得输入数据在特定区间内，例如 [0,1] 或者 [-1,1] 等。

数据归一化可以提高算法的性能，特别是在神经网络和深度学习领域。

二、MATLAB 数据归一化的方法
MATLAB 提供了多种数据归一化的方法，主要包括以下几种：
1.线性变换：通过一个线性方程将原始数据映射到指定区间，例如将数据映射到 [0,1] 区间。

2.对数变换：通过取数据的对数，使得数据满足正态分布，然后将对数数据进行线性变换，最后再取反得到归一化后的数据。

3.指数变换：通过指数函数将数据映射到指定区间。

4.非线性变换：通过一个非线性方程将原始数据映射到指定区间。

三、MATLAB 数据归一化的应用实例
假设有一个二维的数据集，其中第一维表示不同样本，第二维表示不
同特征。

我们以第一维数据为例，对其进行归一化处理。

1.输入数据：X = [1, 2, 3, 4, 5; 6, 7, 8, 9, 10]; 11, 12, 13, 14, 15]。

2.使用 MATLAB 进行线性变换归一化：X_normalized = (X - min(X)) / (max(X) - min(X))。