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神秘小帅哥

如何免费使用ChatGPT4.0
@FishC

神秘小帅哥

bacth-norm和layer-norm有什么区别详细说明，并举例说明

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-10 19:56
Batch normalization和Layer normalization是两种常用的神经网络正则化方法。它们的目的都是为了加快神 ...

我还是不太明白，可不可以在详细的解释一下内部原理。标准化具体是在哪个维度实现的。

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-10 19:56
Batch normalization和Layer normalization是两种常用的神经网络正则化方法。它们的目的都是为了加快神 ...

比如拿一个batch的数据，x是一个时间序列模型的输入数据，其中x的大小为（8，96，12），96代表96个token，12代表每个token有12个特征。层归一化是不是对每个特征的96个时间进行归一化，批归一化又是什么样的呢。

@FishC

神秘小帅哥

可不可以详细的描述一下时空序列预测是什么，它跟时间序列预测有什么区别和联系

@FishC

神秘小帅哥

时间序列预测模型经常遭受时间序列数据的独特特征：它们的统计特性，如均值和方差，可能会随着时间而变化。是什么意思，举例说明一下

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-11 18:12
时间序列数据的统计特性，如均值和方差，可能会随着时间而变化，意味着在不同的时间点上，数据的平均水 ...

请再举个例子解释

@FishC

神秘小帅哥

对于一个时间序列输入x维度是（8，96，8）batch-norm所做的操作是怎样的，batch-norm中求的均值的维度是不是（1，1，8）

@FishC

神秘小帅哥

对于一个时间序列输入x维度是（8，96，8）layer-norm所做的操作是怎样的，layer-norm中求的均值的维度是不是（1，96，1）

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-12 21:09
在深度学习中，Layer Normalization（层归一化）是一种用于对神经网络中的每一层进行归一化的方法。对 ...

对归一化后的数据进行缩放和平移操作。通过乘以一个可学习的参数gamma（缩放因子）和加上一个可学习的参数beta（平移因子），将归一化后的数据映射回原始的分布。为什么要有这一步

@FishC

神秘小帅哥

StandardScaler.fit()是什么归一化

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-12 21:15
StandardScaler.fit()是一种数据预处理方法，用于归一化数据。归一化是将数据转换为特定范围内的值，使 ...

这个数据预处理跟layer-norm，batch-norm有什么区别

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-12 21:09
在深度学习中，Layer Normalization（层归一化）是一种用于对神经网络中的每一层进行归一化的方法。对 ...

layer-norm均值和方差的维度是（8，96，1）吗

@FishC

神秘小帅哥

对于一个时间序列输入x维度是（8，96，8）layer-norm所做的操作是怎样的，layer-norm中求的均值的维度是（8，96，1）吗

@FishC

神秘小帅哥

该错误源于数据加载器中不正确的实现。具体来说，测试数据加载器使用 drop_last=True ，这可能会排除很大一部分测试数据，尤其是大批量数据，从而导致不公平的模型比较。请详细解释一下，在时间序列预测中上述内容的意思

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-13 14:40
在时间序列预测中，我们通常将数据集分成训练集和测试集，用训练集来训练模型，然后用测试集来评估模型 ...

From:

preds = np.array(preds)
trues = np.array(trues)
inputx = np.array(inputx) # some times there is not this line, it does not matter
To:

preds = np.concatenate(preds, axis=0)
trues = np.concatenate(trues, axis=0)
inputx = np.concatenate(inputx, axis=0) # if there is not that line, ignore this
If you do not do this, it will generate an error during testing because of the dimension 0 (batch_size) is not aligned. Maybe this is why everyone is dropping the last batch. But concatenate them on the 0 axis (batch_size) can solve this problem.为什么要做这样的修改

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-13 14:42
这个修改的目的是将预测结果（preds）、真实值（trues）和输入数据（inputx）的维度进行调整，以便在测 ...

np.array`将预测结果、真实值和输入数据转换为数组。这样做虽然可以将它们转换为NumPy数组对象，但是有可能会导致维度的错乱。详细解释一下，最好举个例子

@FishC

神秘小帅哥

对于一个时间序列数据（8，96，8）进行max-min norm操作是如何做的，过程中max的维度是怎样的

@FishC

神秘小帅哥

FishC 发表于 2024-3-15 09:17
嗨！对于一个时间序列数据进行max-min norm操作，需要按照以下步骤进行：

1. 找到时间序列数据中的 ...

对于一个时间序列数据维度为（8，96，8）进行max-min norm具体是在哪个维度执行的操作，可视化一下，过程中max的维度是怎样的

@FishC

神秘小帅哥

对于一个时间序列数据维度为（8，96，8）其中8代表batch的大小，96是时间步长，8代表每个时间步的特征，进行max-min norm具体是在哪个维度执行的操作，可视化一下，过程中max的维度是怎样的

@FishC