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. 设u表示x的均值, s表示x的标准差，则表达式为
$$
y_i=\dfrac{x_i-u}{s}
$$
Line Norm : 表达式为
$$
y_i = \dfrac{x_i-\mathbf{min}(x_1,x_2,...,x_n)}{\mathbf{max}(x_1,x_2,...,x_n)-\mathbf{min}(x_1,x_2,...,x_n)}
$$

Sqrt Norm : 表达式为
$$
y_i = \dfrac{x_i^2}{\sum_{j=1}^nx_j^2}
$$

Squared Norm: 表达式为
$$
y_i = \dfrac{x_i}{\sqrt{\sum_{j=1}^nx_j^2}}
$$

SoftMax : 表达式为
$$
y_i = \dfrac{\exp(x_i)}{\sum_{j=1}^n\exp(x_j)}
$$
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