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[问题求助] 关于BP神经网络归一化的问题,求大神解答~

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发表于 2016-5-26 21:35 |只看该作者 |正序浏览
|招呼Ta 关注Ta
  求问BP神经网络的归一化是按行还是整个矩阵的归一化?( }1 V; ]8 t: I  t
  比如input=[1 2 3 4 5;
+ Z/ k6 I4 |) o% Z0 C# z5 \                     2 3 4 5 6;5 e3 _5 D) x( ^! W$ J7 |
                     3 4 5 6 7];
- m! _# l9 |4 h- P. l2 A         output=[4 5 6 7 8];
2 P+ K+ I: l# X# R" h3 z. J1 n         input_test=[6;
# ~  Z$ B( [  q                            7;' {/ i9 o; `; p  ^$ _. d1 t, `
                            8];/ @8 y% U9 V0 ]; h) ~
  输入输出分别归一化,可以直接[inputn,inputs]=mapminmax(input,0,1);
8 w( t" m9 i, \7 L$ m; w' u                                                   [outputn,ouputs]=mapminmax(output,0,1);  吗?
7 {# V7 w& g9 a+ C  这样就是按行归一化了吧~
9 {# Z2 X: y! O+ n  如果是整个矩阵归一化,也就是这样
0 A0 d  x7 X) [6 L; c                                        imax=max(max(input));8 ]2 q! J5 O) m0 C  X+ q7 f
                                        imin=min(min(input));
- n2 K$ Z: V# e) C& `* N" q                                        inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);%%input的归一化
" d- o) c  q; @, _" B                                        omax=max(max(output));4 Y, f; U4 P7 D: r1 e  Y  {
                                        omin=min(min(output));
& t8 e/ N) ~0 Q                                        outputn=(1-0)*(output-omin)/(omax-omin);%%output的归一化5 d% x8 ~6 q% Z0 `8 e) M8 C
  然后再训练,预测~
/ K- \! R/ i8 C' x0 a; t; d  P7 E  那么问题来了,预测时的input_testn是如何归一化得到的?如果还是按input的方法归一化,也就是上面的inputn=(1-0)*(input-imin)/(imax-imin);得到的input_testn会有大于1的数吧~
8 r- u6 n5 r4 h& z  p, s: T  另外,得到预测结果resultn后,如何反归一化呢?如果resultn里面有大于1或者小于0的数又怎么办呢?
* u+ U) T4 h! w9 l6 x$ b1 }3 C, L5 U7 _% m
zan
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    mapminmax是按照每一行进行归一化,即对所有样本的同一个特征进行归一化。神经网络的训练数据要比预测数据的范围大,即预测数据的特征最大最小值范围最好不要超过训练数据的特征,这样子你的问题就不会出现了。
    - [0 r. M' N$ l( ^' k6 T
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