標準化normalization的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

圖解式生物統計學(第二版)

為了解決標準化normalization的問題，作者王祥光 這樣論述：

　　本書共計15章，內容涵蓋大專院校醫、護相關科系學生「生物統計學」課程的範圍，內容全面且完整，敘述簡明易懂，圖文對照解說清晰流暢，可因應不同程度、不同需求的學生，是一本好教易讀的「生物統計學」教材；也適合自學讀者自行研讀以準備國家考試、研究所考試。   　　書中案例採用與醫、護相關領域的實例與醫學檢測，引導醫、護學生在所學專業課程中加以應用，並明瞭生物統計學對日後深造或職涯中的實用性與重要性。   　　在實務操作上，搭配普及度極高Excel軟體，輔以大量圖片對照解說，幫助學生理解生物統計學的分析方法以及應用，不但是相當實用的教學輔助模式，也減輕學生購買統計軟體的負擔。   　　第二版加註

說明一些可能產生混淆的內容，讓讀者能清楚釐清、確認。另外，自學讀者有福了！第二版附上課後習題答案，更能幫助讀者對生物統計學有系統、有效率且全盤性的瞭解。

實戰深度學習算法：零起點通關神經網路模型（基於Python和NumPy實現）

為了解決標準化normalization的問題，作者徐彬 這樣論述：

深度學習是機器學習的重要分支。本書系統地介紹了如何用Python和NumPy實現的演算法一步一步地實現深度學習的基礎模型，而無須借助TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，從而能説明讀者更好地理解底層演算法的脈絡，進而進行模型的定制、優化和改進。 全書內容設計可説明讀者零起點通關神經網路，由簡到難地講述感知機模型、多分類神經網路、深層全連接網路、卷積神經網路、批量歸範化方法、序列模型、迴圈神經網路、長短時記憶網路、雙向結構的BiGRU模型、序列模型等神經網路模型的演算法推導、實現及其實例，可直接動手調試和觀察整個訓練過程，進一步理解模型及其演算法原理。   徐

彬 重慶大學電腦科學系學士、BI挪威商學院碩士。曾任中國工商銀行軟體工程師、平安銀行應用架構專家、銀行間市場清算所創新衍生品及利率產品專案群負責人。研究方向包括信貸及清算風險管控、複雜項目群管理，機器學習在特定場景的應用。   第 1章 基礎分類模型 1 1.1深度學習簡介 ............................ 2 1.2目標問題：空間中的二分類 .................... 2 1.3感知機模型 ............................. 3 1.3.1感知機函數 ......................... 3 1

.3.2損失函數 .......................... 4 1.3.3感知機學習演算法 ....................... 6 1.4演算法實現 .............................. 8 1.4.1環境搭建 .......................... 8 1.4.2數據準備 .......................... 9 1.4.3實現感知機演算法 ....................... 11 1.5小結 ................................. 13 參考文獻 .............

.................... 13 第 2章 第 1個神經網路 14 2.1目標問題：MNIST手寫數位識別 ................. 15 2.1.1資料集 ............................ 15 2.1.2圖像資料和圖向量 ..................... 16 2.2挑戰：從二分類到多分類 ..................... 16 2.3 Softmax方法 ............................ 19 2.4正確分類的獨熱編碼 ........................ 20 2.5損失函數——交

叉熵 ........................ 21 2.6信息熵和交叉熵 ........................... 21 2.6.1信息熵 ............................ 21 2.6.2交叉熵 ............................ 22 2.7第 1個神經網路的學習演算法 .................... 23 2.8反向傳播 .............................. 26 2.9抽象洩漏 .............................. 27 2.10演算法實現 .........

..................... 28 2.10.1數據準備 .......................... 28 2.10.2實現第 1個神經網路 .................... 33 2.10.3實現 MINIST手寫數位識別 ................ 36 2.11小結 ................................. 37 參考文獻 ................................. 38 第 3章 多層全連接神經網路 39 3.1第 1個挑戰：異或問題 ....................... 40 3.2最

深的神經網路——隱藏層 .................... 40 3.3第二個挑戰：參數擬合的兩面性 .................. 42 3.4過擬合與正則化 ........................... 44 3.4.1欠擬合與過擬合 ....................... 44 3.4.2正則化 ............................ 44 3.4.3正則化的效果 ........................ 44 3.5第三個挑戰：非線性可分問題 ................... 45 3.6啟動函數 .............

................. 45 3.7演算法和結構 ............................. 47 3.8演算法實現 .............................. 50 3.8.1數據準備 .......................... 50 3.8.2實現多層全連接神經網路 ................. 50 3.8.3在資料集上驗證模型 .................... 53 3.9小結 ................................. 54 參考文獻 ............................

..... 54 第 4章 卷積神經網路（CNN） 55 4.1挑戰：參數量和訓練成本 ..................... 56 4.2卷積神經網路的結構 ........................ 56 4.2.1卷積層 ............................ 57 4.2.2池化層 ............................ 62 4.2.3全連接層和 Softmax處理 ................. 63 4.3卷積神經網路學習演算法 ....................... 63 4.3.1全連接層 .............

............. 63 4.3.2池化層反向傳播 ....................... 64 4.3.3卷積層反向傳播 ....................... 65 4.4演算法實現 .............................. 68 4.4.1數據準備 .......................... 68 4.4.2卷積神經網路模型的原始實現 ............... 69 4.5小結 ................................. 76 參考文獻 .................................

78 第 5章 卷積神經網路——演算法提速和優化 79 5.1第 1個挑戰：卷積神經網路的運算效率 .............. 80 5.2提速改進 .............................. 80 5.2.1邊緣填充提速 ........................ 82 5.2.2池化層提速 ......................... 83 5.2.3卷積層處理 ......................... 85 5.3反向傳播演算法實現 ......................... 88 5.3.1池化層反向傳播 ..............

......... 88 5.3.2卷積層反向傳播 ....................... 89 5.4第二個挑戰：梯度下降的幅度和方向 ............... 91 5.5遞減學習率參數 ........................... 92 5.6學習策略的優化方法 ........................ 92 5.6.1動量方法 .......................... 93 5.6.2 NAG方法 .......................... 93 5.6.3 Adagrad方法 ........................ 94

5.6.4 RMSprop方法 ....................... 95 5.6.5 AdaDelta方法 ....................... 96 5.6.6 Adam方法 ......................... 97 5.6.7各種優化方法的比較 .................... 98 目錄 5.7總體模型結構 ............................ 100 5.8使用 CNN實現 MNIST手寫數位識別驗證 ........... 101 5.9小結 ................................. 102

參考文獻 ................................. 103 第 6章 批量規範化（Batch Normalization） 104 6.1挑戰：深度神經網路不易訓練 ................... 105 6.2批量規範化方法的初衷 ....................... 105 6.2.1資料集偏移 ......................... 106 6.2.2輸入分佈偏移 ........................ 106 6.2.3內部偏移 .......................... 107 6.3批量規範化的演算法

......................... 107 6.3.1訓練時的前向計算 ..................... 107 6.3.2規範化與標準化變數 .................... 108 6.3.3推理預測時的前向計算 ................... 109 6.3.4全連接層和卷積層的批量規範化處理 ........... 110 6.4批量規範化的效果 ......................... 111 6.4.1梯度傳遞問題 ....................  

探討漆酶時間溫度指示器動力學模型以提高預測冷鏈食品品質的能力

為了解決標準化normalization的問題，作者張育瑄 這樣論述：

目錄中文摘要 IAbstract III謝誌 V目錄 VI表目錄 X圖目錄 XI附表目錄 XIII附圖目錄 XIV縮寫及符號對照表 XV壹、前言 1貳、文獻回顧 32.1冷鏈食品 32.2截切蔬果 32.2 時間溫度指示器的定義及重要性 32.2.1 TTI的種類及其應用 52.2.2 酵素型TTI 72.3 TTI呈色反應動力學 72.4漆酶 102.4.1漆酶的工業應用 102.4.2漆酶的結構與催化反應 112.4.3漆酶與愈創木酚呈色反應 122.4.4影響漆酶活性的因子 122.5漆酶固定化 122.5.1 酵素固定化方法 132.5

.2載體的選擇 142.5.3幾丁聚醣(chitosan)電紡纖維 152.6靜電紡絲技術(electrospinning) 152.6.1電紡操作原理 162.6.2影響電紡之參數 162.6.3 電紡液調配 172.6.3.1 聚乙烯醇 172.6.3.2四乙氧基矽烷(tetraethoxysilane, TEOS) 172.7開發漆酶時間溫度指示器 17參、材料與方法 193.1 實驗架構 193.1.1建立HLTTI並進行動力學分析 193.1.2 NHLTTI建立呈色動力學模型與產品確效 203.2 LTTI薄膜製備 213.2.1 CS/PVA溶液配製

213.2.2 CS/PVA/TEOS電紡液配製 213.2.3 電紡薄膜 213.2.4 電紡薄膜活化 223.2.5 漆酶固定化於活化電紡薄膜 223.2.6 HLTTI基質溶液配製 223.3 HLTTI呈色反應 233.3.1 HLTTI全波長 233.3.2 HLTTI 呈色反應終點 233.3.3 HLTTI 標準化(normalization)吸光值 233.3.4 動態溫度實驗 243.4 電紡纖維薄膜形態 243.5 漆酶固定化效果 243.5.1 傅里葉轉換紅外光譜 243.5.2 固定化漆酶酵素動力學分析 253.6 HLTTI動力學分析

253.6.1 呈色反應速率常數 253.6.2 活化能 253.7 NHLTTI配方參數設計 263.7.1 NHLTTI呈色反應動力學模型 263.7.2 預測誤差 263.7.3 預測NHLTTI反應終點時間 263.7.4 比圖法 283.7.5 靜態溫度響應實驗 283.8 統計分析 28肆、結果與討論 294.1電紡纖維型態變化 294.2 FTIR圖譜分析 294.3固定化漆酶反應動力學 304.4以分散物質改善愈創木酚氧化呈色穩定性 314.4.1添加水解明膠的愈創木酚呈色反應 314.4.2顏色參數(L*)變化與可見光(Abs500)測定值之關

聯性 324.4.3 HLTTI的動態溫度實驗 334.5 LTTI動力學分析 334.5.1 HLTTI固定不同酵素量之呈色反應 334.5.2 LTTI添加HGG之呈色反應 344.6建立呈色反應動力學模型以設計NHLTTI製程配方參數 354.7以呈色反應動力學模式響應食品品質監控 364.7.1以呈色反應動力學方程式評估保存期限 374.7.2靜態溫度響應實驗 384.7.3動態溫度響應實驗 38伍、結論 39陸、參考文獻 40柒、表 61捌、圖 69玖、附表 86拾、附圖 87 表目錄表1、自由漆酶與電紡薄膜上固定化漆酶之酵素動力學參數 61表2、H

LTTI（20 μg/cm2漆酶及2.5 %HGG）在25℃環境下呈色反應之亮度(L*)與吸光值(OD500)變化之關係 62表3、HLTTI（10 – 100 μg/cm2漆酶及2.5 HGG）於5–35℃之呈色反應終點 63表4、HLTTI （10-100 μg/cm2漆酶及2.5 HGG）之呈色反應速率常數(k)、反應級數及Arrhenius活化能(Ea) 64表5、HLTTI (20 μg/cm2漆酶及2.5-10% HGG)於5-35℃ 下之呈色反應終點 65表6、HLTTI（20 μg/cm2漆酶及2.5-10% HGG）之呈色反應速率常數(k)、反應級數及Arrheniu

s活化能(Ea) 66表7、以呈色反應動力學模型估算5℃下，三種疊氮化鈉添加量之NHLTTI (TTI1、TTI2及TTI3)估算呈色反應終點時間與截切小黃瓜品質劣變臨界時間之預測誤差(%) 67表8、添加不同濃度疊氮化鈉之NHLTTI ( TTI1、TTI2及TTI3)估算呈色反應終點時間曲線及截切小黃瓜品質劣變臨界時間點曲線之相關性 68 圖目錄圖1、ceCPTP (A)、 ceCPTPG (B)和 ceCPTPGL (C)之SEM顯微圖（左圖倍率為2,500倍，右圖倍率為10,000倍）。 69圖2、ceCPT與ceCPTGL之FTIR圖譜。 70圖3、固定化漆酶與自由漆酶之

Lineweaver-Burk 圖。 71圖4、固定20 μg/cm2漆酶的ceCPTPGL與未添加(A)及添加(B)2.5%水解明膠之愈創木酚在25 ℃的呈色反應。 72圖5、HLTTI (20 μg/cm2漆酶與0% (A), 2.5% (B), 5% (C), 7.5% (D), 10% (E) HGG)在35℃反應之吸光值。 73圖6、HLTTI (20 μg/cm2漆酶與2.5% HGG)儲存於動態溫度(5℃和25℃各2小時，共3循環)下的標準化吸光值變化。 74圖7、HLTTI調整不同酵素固定量於5℃ (A)、15℃ (B)、25℃ (C)及35℃ (D)恆溫環境下的標準吸

光值變化。 75圖8、HLTTI呈色反應以lnk（速率常數）和1/T（絕對溫度）繪製之阿瑞尼斯圖。 76圖9、HLTTI (20 μg/cm2漆酶)調整不同HGG於5℃(A)、15℃(B)、25℃℃(C)及35℃(D) 恆溫環境下標準吸光值變化。 77圖10、HLTTI (20 μg/cm2漆酶及 2.5-10% HGG)於5℃下呈色反應。 78圖11、HLTTI (20 μg/cm2漆酶及 2.5-10% HGG)於15℃下呈色反應。 79圖12、HLTTI (20 μg/cm2漆酶及2.5-10% HGG)於25℃下呈色反應。 80圖13、HLTTI (20 μg/cm2漆酶及

2.5-10% HGG)於35 ℃下呈色反應。 81圖14、N-HGG添加量對應NHLTTI (20 μg/cm2漆酶及2.5%HGG)於不同溫度下呈色反應終點時間之反應曲面圖。 82圖15、溫度5-35ºC (278-308 K)範圍內，TTI1、TTI2、TTI3呈色反應終點時間曲線及截切小黃瓜劣變臨界時間曲線。 83圖16、靜態儲存溫度5℃ (A)、15℃ (B)、25℃ (C)及35℃ (D)下，以TTI3製備之NHLTTI (20 μg/cm2漆酶、2.5% HGG及0.052 mM N-HGG)標準吸光值變化與截切小黃瓜劣變指標(pH變化)響應曲線。 84圖17、動態溫度條

件下（5℃和25℃下各3循環，每次8小時），以TTI3製備之NHLTTI (20 μg/cm2漆酶、2.5% HGG及0.052 mM N-HGG)標準吸光值變化與截切小黃瓜劣變指標(pH變化)響應曲線。 85 附表目錄附表1、NHLTTI （20 μg/cm2 漆酶，0-0.10 mM N-HGG）之呈色反應速率常數及 Arrhenius 活化能(Ea) 86 附圖目錄附圖1、漆酶活性部位。 87附圖2、交聯酵素聚集體製造步驟。 88附圖3、LTTI（酵素固定量20 μg/cm2，0-0.10 mM N-HGG）於(A) 5℃ (B)15℃ (C) 25℃ (D) 35℃ 下標準化吸

光值變化。 89