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高斯噪音 降维 数据压缩 argmax 奇异值分解（SVD）白化
高斯噪音（Gaussian noise） a kind of signal noise that has a probability density function (pdf) equal to that of the normal distribution (which is also known as the Gaussian distribution). the values that the noise can take are Gaussian-distributed. (froFE之DR之线性降维：PCA/白化、LDA算法的数学知识(协方差矩阵)、相关论文、算法骤、代码实现、案例应用等相关配图之详细攻略
FE之DR之线性降维：PCA/白化、LDA算法的数学知识(协方差矩阵)、相关论文、算法骤、代码实现、案例应用等相关配图之详细攻略 目录 PCA 1、PCA的数学知识 1、协方差矩阵计算 2、PCA算法相关论文【信号处理】基于matlab ICA算法信号分离【含Matlab源码 054期】
一、简介 1)对观测信号去均值是ICA算法最基本和最必须的预处理步骤，其处理过程是从观测中减去信号的均值向量，使得观测信号成为零均值变量。该预处理只是为了简化 ICA算法，并不意味着均值不能估计出来。 2)一般情况下所获得的数据都具有相关性，通常都要求对数据进行初步的白化或对矩阵做线性变化，可用于白化处理！
转为tensor，并归一化至[0-1]：transforms.ToTensor class torchvision.transforms.ToTensor # 功能：将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor，并且归一化至[0-1] # 注意事项：归一化至[0-1]是直接除以 255，若自己的 ndarray 数据尺度有变化，则需要自行 修改。 填充：tra特征缩放和Batch Normalization
特征缩放 to do Batch Normalization原理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 https://zhuanlan.zhihu.com/p/69659844 背景 对深层神经网络的训练调参困难且复杂，深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是网络中层与层之间存在高度的关联性与耦合性 网络中层与层cv-BatchNorm学习笔记
1 存在的问题 在两层深度网路中，作为第二层的输入的第一层输出会被参数影响从而无法保持稳定的分布，影响学习效果，导致不能设定较大的学习率以及需要精巧的初始化手段 我们把这个问题叫做内部协变量偏移 2针对内部协变量偏移 传统手段：白化，但是会带来梯度爆炸的问题，因为偏移b无法影响Linux下Eclipse以及Java环境安装教程[小白化](2019-9)
Linux下安装Eclipse以及Java 一.前言 许久未用Eclipse, Ubuntu上也没装Eclipse, 今天安装发现, 好多东西都忘了. 不过经过一番查找(百度, csdn) 终于还是安装好了. 于是写下这篇博客记录下来; 以后要用的时候看看, 看别人的这一块那一块, 这个版本, 那个版本实在是太难受了.