bp神经网络数据归一化

在使用 BP 神经网络时，通常需要对输入数据进行归一化处理，以便更好地优化网络模型。数据归一化是将原始数据按照一定比例缩放到某一范围内，常见的归一化方法有如下两种：

1. 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：将原始数据映射到 [0,1] 范围内，公式如下：

$$
x' = \frac{x - min}{max - min}
$$

其中，$x$ 为原始数据，$x'$ 为归一化后的数据，$min$ 和 $max$ 分别为原始数据的最小值和最大值。

2. z-score 归一化：将原始数据按照均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$ 进行标准化，公式如下：

$$
x' = \frac{x - \mu}{\sigma}
$$

其中，$x$ 为原始数据，$x'$ 为归一化后的数据，$\mu$ 和 $\sigma$ 分别为原始数据的均值和标准差。

这些归一化方法可以帮助神经网络更快地收敛，并且可以提高模型的泛化能力。