Data Normalization to Accelerate Training for Linear Neural Net to Predict Tropical Cyclone Tracks
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
When pure linear neural network (PLNN) is used to predict tropical cyclone tracks (TCTs) in South China Sea, whether the data is normalized or not greatly affects the training process.
In this paper, min.-max.
method and normal distribution method, instead of standard normal distribution, are applied to TCT data before modeling.
We propose the experimental schemes in which, with min.-max.
method, the min.-max.
value pair of each variable is mapped to (−1, 1) and (0, 1); with normal distribution method, each variable’s mean and standard deviation pair is set to (0, 1) and (100, 1).
We present the following results: (1) data scaled to the similar intervals have similar effects, no matter the use of min.-max.
or normal distribution method; (2) mapping data to around 0 gains much faster training speed than mapping them to the intervals far away from 0 or using unnormalized raw data, although all of them can approach the same lower level after certain steps from their training error curves.
This could be useful to decide data normalization method when PLNN is used individually.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jin, Jian& Li, Ming& Jin, Long. 2015. Data Normalization to Accelerate Training for Linear Neural Net to Predict Tropical Cyclone Tracks. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1075095
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jin, Jian…[et al.]. Data Normalization to Accelerate Training for Linear Neural Net to Predict Tropical Cyclone Tracks. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1075095
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jin, Jian& Li, Ming& Jin, Long. Data Normalization to Accelerate Training for Linear Neural Net to Predict Tropical Cyclone Tracks. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1075095
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1075095
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر