功能: 创建标准化层

格式:
NetCreateNormLayer(input, fun)

input : 输入层
fun   : 选择的标准化函数

说明:
1. 本函数主要是对输入层节点数据进行标准化.
2. 本函数目前支持的标准化函数如下(这里假设x为输入, y为输出)

ZScore Norm : 0均值标准化, 即标准化后的数据满足均值为0, 标准差为1的分布. 具体表达式为: y[i] = (x[i] - meanx) / stdx, 这里meanx表示x的均值, stdx表示x的标准差

Line Norm : 线性最大最小值标准化, 具体表达式为: y[i] = (x[i] - minx) / (maxx - minx), 这里minx、maxx表示x当中的最小与最大值

Sqrt Norm : 表达式为y[i] = x[i]^2 / (x[1]^2 + x[2]^2 + ...) 

Squared Norm: 表达式为 y[i] = x[i] / Sqrt(x[1]^2 + x[2]^2 + ...) 

SoftMax : 表达式为 y[i] = Exp(x[i]) / (Exp(x[1]) + Exp(x[2]) + ...) 

例子:

inputlayer = {NetCreateLayer<矩阵运算\NetCreateLayer>}("", 81);//定义一个81个节点的输入层

outlayer = NetCreateNormLayer(inputlayer, "ZScore Norm")//对输入层进行0均值标准化