Table of Contents
নিউরাল নেটওয়ার্ক-এর জন্য তথ্য প্রস্তুত করার ক্ষেত্রে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এটি একই মাত্রায় ইনপুটের বৈশিষ্ট্যকে উন্নত করার মাধ্যমে প্রশিক্ষণ এবং মডেলকে উন্নত করতে সাহায্য করে। এই গাইডটি ব্যবহার করে নতুন নেটওয়ার্ক এর জন্য কার্যকর তথ্যকে ব্যবহার করতে পারে।
কেন সাধারণ ইনপুট?
নিউরোরাল নেটওয়ার্কগুলো আরও ভাল করে প্রদর্শন করতে পারে যখন ইনপুট তথ্য স্বাভাবিক হয় কারণ এটা নির্দিষ্ট কিছু বৈশিষ্ট্যকে কমিয়ে দেয় । প্রশিক্ষণ এবং উন্নত মানের উন্নতির সময় দ্রুত সমন্বয় সাধন করতে পারে ।
সাধারণ নর্মেলাইজন টেকনেটিক
- [[F] [FLT] [F] - MX]:[FLT] একটি সুনির্দিষ্ট সীমা [FLT], সাধারণত [0, ১]
- [[F]] সীমা:[FLT][FLT]] [FLT]] একটি মানের সীমাবিহীন গহ্বরের চারপাশে তথ্য নির্দেশ করে ।
- [[FLT] [FOR] মাপ:[FFLT] মিডিয়া ব্যবহার করুন এবং আন্তর্বৈজ্ঞানিক প্রভাব হ্রাস করার সীমা
নর্মেলাইজ করা
পাইথনে chiikt- শিক্ষা পদ্ধতি ব্যবহার করা যাবে । প্রশিক্ষণ উপাত্তের মাত্রা পরিমাপের ক্ষেত্রে সমান হওয়া উচিত এবং তারপর তথ্য ফাঁস না করা পর্যন্ত একই রূপান্তরের ক্ষেত্রে একই ধরনের পরিবর্তন এবং পরীক্ষা প্রয়োগ করা হবে।
প্রমিত মান নির্ধারণের জন্য উদাহরণ:
[[F] sk থেকে প্রাপ্ত মান ইম্পোর্ট করা হয়েছে [FO]
[[F][F] normaler of adr=[Forking]
[[F] runatt ard (ম্যাজ্য) = strandor. stransparation)[X ting tpr][1]
[[F]:X00 stty = artifer.s line (X)[F00:]