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题名数据归一化方法综述
被引量：74
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作者
杨寒雨
赵晓永
王磊
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机构
北京信息科技大学信息管理学院
北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期13-22,共10页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB1705402,2019YFB1705402-02)。
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文摘
当今,人工智能已经广泛应用到各个领域中,并取得了显著的效果。数据归一化是人工智能应用落地中的一个重要环节,它有助于避免神经网络因数据量纲的复杂性对数据进行错误建模。在大数据场景下,相当一部分数据是以流的形式先后到达训练点,所以在流场景下数据归一化研究是当前亟待解决的关键问题。目前关于归一化研究的综述较多,大多仅仅针对于批数据的归一化研究,而缺乏对流数据的归一化方法的总结,不具参考性。在批数据归一化研究基础之上,系统化整理并详尽分析了流数据归一化的相关文献,凝练提出了基于流数据的归一化分类方法,并将数据归一化方法划分为批数据的归一化方法和流数据的归一化方法。同时,对这些方法的原理、优势和可以解决的主要问题进行了对比分析,在不同场景下对数据归一化的未来研究方向进行了展望。
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关键词
归一化
数据流
深度学习
数据挖掘
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Keywords
normalization
data stream
deep learning
data mining
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名形相与价值:论教育经济与管理专业研究生培养
被引量：1
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作者
杨寒雨
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机构
暨南大学公共管理学院
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出处
《继续教育研究》
2014年第8期42-46,共5页
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文摘
跨学科人才培养是现代经济社会对教育提出的新问题,也是拔尖创新人才培养的体现。教育经济与管理作为一门跨学科具有形相的专业,应该以培养跨学科人才为己任,然而目前教育经济与管理专业学科发展内在张力不足带来的学科价值困境,使该专业的形相与价值相分离,有形相却无实质的研究生培养是教育经济与管理跨专业目前亟须解决的问题。
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关键词
教育经济与管理
跨学科
研究生培养
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分类号
G643
[文化科学—高等教育学]
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