標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化什么區(qū)別？規(guī)范化是將輸入向量的最大值和最小值限制在隱藏層和輸出層函數(shù)的限制范圍內(nèi)。例如，如果隱藏層的傳遞函數(shù)是logsig，則輸出在0~1的范圍內(nèi)。如果傳遞函數(shù)為Tansig，則隱層的輸

標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化什么區(qū)別？

規(guī)范化是將輸入向量的最大值和最小值限制在隱藏層和輸出層函數(shù)的限制范圍內(nèi)。例如，如果隱藏層的傳遞函數(shù)是logsig，則輸出在0~1的范圍內(nèi)。如果傳遞函數(shù)為Tansig，則隱層的輸出在-1~范圍內(nèi)，并進(jìn)行歸一化，這也是為了隱層傳遞函數(shù)的輸出。標(biāo)準(zhǔn)化只是數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，它的大小可能已經(jīng)超出了隱層傳遞函數(shù)的范圍，而且在以后的運(yùn)行中很容易出錯(cuò)。

描述粒子運(yùn)動(dòng)的波函數(shù)的物理意義是什么，波函數(shù)需要滿足的標(biāo)準(zhǔn)化條件是什么，其歸一化條件是什么？

1. 為了定量描述微觀粒子的狀態(tài)，將波函數(shù)引入量子力學(xué)，并用ψ表示。一般來(lái)說(shuō)，波函數(shù)是空間和時(shí)間的函數(shù)，是復(fù)函數(shù)，即ψ=ψ（x，y，Z，t）。波函數(shù)應(yīng)滿足規(guī)范化條件和規(guī)范化條件：（1）規(guī)范化條件：?jiǎn)沃?、連續(xù)、有限（平方可積）規(guī)范化是不必要的，例如平面波函數(shù)不能規(guī)范化，但實(shí)際的波函數(shù)是規(guī)范化的。（2） 歸一化條件：由于粒子必須存在于空間中，因此，將波函數(shù)積分到整個(gè)空間中，就可以得到粒子在空間中每個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)的概率之和，其結(jié)果應(yīng)該等于1

人工智能就是模擬人類。所以主要通過(guò)視頻、圖像和音頻輸入。像小杜這樣的機(jī)器人必須配備攝像頭來(lái)識(shí)別人臉，并配備拾音裝置來(lái)識(shí)別聲音。具體來(lái)說(shuō)，本質(zhì)上是對(duì)人臉和聲紋進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化特征提取，然后在背景特征數(shù)據(jù)集中進(jìn)行比較的結(jié)果。在此之前，我們需要對(duì)數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的人臉和聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并“教”機(jī)器人如何檢測(cè)人臉和聲紋以及如何提取特征。這個(gè)過(guò)程可以是基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，它是一種模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)在比較流行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)框架有cafe，tensorflow，流行的語(yǔ)言有python，C，C等。如果你想學(xué)習(xí)，首先百度關(guān)于我上面提到的所有名詞我都不太懂，懂了概念才可以繼續(xù)。