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归一化最新娱乐体验_归一化通俗解释(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

归一化

数据归一化小技巧：让你的图表更专业 𐟓Š 在数据分析中，我们经常会遇到数据差距较大的情况。为了解决这个问题，一个常用的方法是Z-score归一化。简单来说，Z-score归一化就是将每组数据的阈值统一到0-1之间，这样无论原始数据的范围如何，归一化后的数据都会在同一个范围内。 𐟔砥œ腸cel中，你可以通过找出每组数据的最大值来进行归一化处理。具体的公式和操作方法可以参考相关教程。归一化不仅能使数据看起来更整齐，还能在某种程度上消除极端值的影响。 𐟓Š 除了归一化，我们还可以通过一些技巧来改善数据的展示效果。例如，在制作柱状图时，如果数据差距过大，可以将柱状图截断，分为up和bottom两部分，这样图表看起来会更加均衡。 𐟔 此外，我还在探索一些有趣的软件，这些软件可以一键生成三线表，方便整理和展示数据。如果你有好的方法或工具推荐，欢迎告诉我哦！ 𐟌Š 总的来说，通过这些小技巧，我们可以让数据看起来更加专业和有条理。无论是写论文还是做项目，这些方法都能帮助我们更好地理解和展示数据。

MOSE-GNN：基序解释，预测强图神经网络（GNN）在分子性质预测中发挥着重要作用，因为分子可以自然地表示为图结构。然而，随着GNN在制药和化学等高风险领域的应用增加，解释模型的预测结果变得至关重要。现有的GNN解释方法主要关注实例级别的解释，如节点/边缘级或基序级解释。这些方法能够识别影响特定预测的原子、键或子结构，但缺乏更广泛的解释，尤其是在多个实例中，如何一致地通过功能基团等分子子结构影响模型决策。近年来，一些方法尝试扩展到模型级别的解释，如通过生成模式最大化模型的预测，这些方法通常是事后解释，未能在模型训练阶段直接进行可解释性设计。相比之下，事前可解释性（将可解释性直接集成到模型中）被认为提供了更为稳健的框架。为此，本研究提出了一种新型的事前方法——MOtif-based Self-Explaining GNN（MOSE-GNN）。与传统方法不同，MOSE-GNN为数据集中共享的预定义基序分配全局重要性评分。使用RDKit的BRICS分子分割功能识别这些基序，并通过归一化的评分来表示每个基序在分子性质预测中的重要性。通过将基序重要性与类别预测直接关联，MOSE-GNN提供了清晰的解释，揭示了分子子结构如何影响模型的预测结果。本文将MOSE-GNN应用于三个重要的分子分类任务：诱变性、血脑屏障渗透性和心脏毒性。实验结果表明，MOSE-GNN在保持高预测性能的同时，能够生成有意义的基序重要性评分，为模型的决策过程提供透明的解释。这一方法代表了向更具可解释性和可信度的GNN模型迈出的一大步，填补了当前GNN可解释性领域的关键空白。

SPSSAU共提供17种无量纲化处理方法，其中比较常用的比如：标准化、中心化、归一化、均值化、正向化、逆向化等等。汇总说明如下表：

如何用AI和RPA自动化数据清洗在人工智能项目中，数据收集和清洗是至关重要的步骤。结合RPA（机器人流程自动化）和多个AI Agent的协调合作，可以实现从数据收集到清洗，再到打标和提炼相关知识点入向量库的自动化，极大降低了自建知识库的成本。 𐟌 数据收集的复杂性数据收集是人工智能项目的第一步，也是最为关键的一步。不同领域的数据来源多种多样，包括传感器数据、用户行为数据、社交媒体数据等。每一种数据来源都有其独特的格式和结构，使得数据的收集过程变得异常复杂。此外，数据的获取还需要考虑隐私和法律问题，特别是在涉及个人敏感信息时，更是需要严格遵循相关法规。 𐟓ˆ 数据质量的参差不齐即便成功收集到了大量数据，数据的质量问题依然不容忽视。数据可能存在缺失值、重复值、异常值等问题，这些都会影响到后续模型的训练和预测精度。数据质量的参差不齐使得数据清洗过程变得尤为重要，但同时也增加了清洗的难度。高质量的数据是人工智能模型成功的前提，如何在数据清洗过程中有效提高数据质量，成为了一个亟待解决的难题。 𐟒𘠦•𐦍…洗的高成本数据清洗过程通常是繁琐且耗时的，需要大量的人力和物力投入。清洗过程涉及数据的筛选、标注、归一化等多个步骤，每一个步骤都需要专业知识和技能。对于大规模的数据集，清洗工作量更是呈指数级增长。此外，不同领域的数据清洗需求各异，行业专家的参与不可或缺，这进一步增加了数据清洗的成本。通过结合AI Agent和RPA，可以有效地降低数据清洗的成本，提高工作效率。这样，即使没有编程经验的职场文职人员也可以轻松上手，成为数据运维的一员。

「Qualcomm知识课堂」神经网络量化(六):本节将重点介绍量化感知训练（QAT）的方法，它允许在训练过程中模拟量化噪声源，以找到比事后训练量化更优的解决方案，详细讨论在模拟量化网络中如何进行反向传播，以及批归一化折叠和通道量化在QAT中的影响，还提供了各种任务和模型的结果。网页链接

用草稿纸来解释GPT3的架构网页链接本文详细介绍了GPT-3的架构。文章首先解释了GPT-3的输入输出机制，随后深入探讨了编码、嵌入、位置编码、注意力机制、多头注意力、前馈网络、添加与归一化等关键概念，并最终阐述了解码过程。通过简化的图解和详细的解释，使得复杂的GPT-3模型变得易于理解。

𐟧 算法岗面试必备知识清单 𐟓š 𐟌 深度学习基础层归一化（LN）和批量归一化（BN）的原理和区别交叉熵的数学推导交叉熵的代码手写实现 Sigmoid函数的代码手写多头注意力机制的手动实现 ReLU为什么能缓解梯度消失 Adam优化器的原理 AUC的计算方法 Python装饰器的作用 KL散度 Softmax公式如何缓解梯度消失和梯度爆炸非极大值抑制（NMS）的手动实现 L1和L2正则的区别 BN中可学习参数的获取方法如何缓解过拟合介绍dropout 𐟓š 多模态/NLP算法介绍dpo算法原理 GPT和BERT的结构和参数量 Flash Attention原理 BERT预训练任务和embedding FP16量化训练的策略 QFormer原理了解位置编码及原理 CLIP原理 BLIP2架构 SFT、LORA和Pretrain的区别 LLAVA和LLAMA的区别手撕BCE和InfoNCE损失什么是大模型幻觉混合精度训练是什么很多大模型decoder-only的原因手撕RMSNorm Deepspeed原理及使用 PEFT微调介绍介绍RAG 𐟎蠁IGC生成式 VIT和DIT的原理 DDPM/DDIM的原理和区别 AE、VAE、VQ-VAE的原理与区别 U-net网络设计思路如何保证长视频一致性如何保证背景一致性 Cross Attention的用法 SVD原理

Python数据预处理：5步搞定数据清洗在进行机器学习之前，数据预处理是至关重要的一步。它主要包括数据读取、数据清洗、特征选择、数据划分、特征标准化（归一化）、处理分类特征、构建数据预处理管道、填充缺失值、去除重复值等步骤。以下是详细的步骤介绍：数据清洗 𐟧𜊥ˆ 除含有缺失值的行或列：根据需求选择删除含有缺失值的行或列。填充缺失值：使用均值填充数值特征的缺失值。使用中位数填充数值特征的缺失值。使用众数填充分类特征的缺失值。处理异常值：根据业务逻辑和数据特性，删除或修正异常值。特征选择 𐟔 选择用于建模的特征列和目标变量。也可以通过随机森林模型等，计算特征重要性后提取相对重要的特征。数据划分 𐟓Š 将数据集划分为训练集和测试集，通常使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。特征缩放 𐟓 对数值特征进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1，以提高模型的收敛速度和性能。处理分类特征 𐟎﹥ˆ†类特征进行独热编码（One-Hot Encoding），将其转换为二进制形式，以便模型能够处理。构建数据预处理管道 𐟚€ 使用ColumnTransformer组合数值特征的标准化和分类特征的独热编码。使用Pipeline将数据预处理步骤和模型训练步骤组合在一起，简化模型训练和评估的过程。通过以上步骤，可以系统地对数据进行预处理，包括读取、清洗、特征选择、数据划分、特征缩放、处理分类特征、构建预处理管道、模型评估、保存和加载模型，以及去除重复值。这些步骤有助于提高数据的质量，为后续的机器学习模型训练和评估打下坚实的基础。

𐟎“ 学院撤销，入学前夜遭遇打击！𐟘” 经过朋友的提醒，我意识到自己的本科专业对应的学院可能被撤销了。𐟘𑠤𙋥‰，我计划申请北京理工大学的PhD项目，并得到了导师的积极回应，原本以为自己已经稳了。然而，现在却发现，我的本科专业和潜在的PhD项目都受到了影响。𐟘ž 根据最新的消息，智能机器人技术研究所被撤销，而水下智能无人系统所既没有独立的学科方向，也没有本科专业。𐟤” 此外，兵器学科和安全学科的系也面临调整，分别有6个和1个系被撤销。𐟘” 智能机器人研究所被并入智能无人系统系，而水下智能无人系统所的老师则可以选择自由归位到其他学科方向。𐟏련🙤𚛨𐃦•𔦎ꦖ𝦗襜襢ž强专业学科的自信，归一化、特色化和优势化调整系名和学科方向。𐟓š 对于安全学科，学校计划扩增1个系，允许院内院外的老师自由选择加入。𐟑颀𐟏렧„𖨀Œ，这些变化意味着我可能无法顺利入学，这无疑是一个坏消息。𐟘” 面对这些变化，我感到非常困惑和失望。𐟘ž 现在，我必须重新考虑我的学术计划和未来方向。𐟔

[CL]《When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View》X Gu, T Pang, C Du, Q Liu... [Sea AI Lab] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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