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归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理
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归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。
当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用要好。
但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。
最后一个数不用除法，改用减法，从总量中减去已知的数字
0.337
0.330
0.334
变成
0.337
0.330
0.333
k相当于你用来记录每次运算的进度的，k不断的增长的过程，就是假设你用手算一个一个运算的过程。你写两个矩阵A是3*3的，B是3*3的，两个矩阵相乘，你看看是不是你手算的过程和这个程序的步骤是一致的。如果不是方阵假设A是2*3.B是3*2那么k还是原来的东西。只不过，2用i来循环，3用j来循环，for (int i = 0; i len; i++)中的len=2. for (int j = 0; j len; j++)中的len=3而已了。k=2因为C=A*B是2*2的。不明白你再问O(∩_∩)O
是的，把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
1、（0,1)标准化：
这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历feature vector里的每一个数据，将Max和Min的记录下来，并通过Max-Min作为基数（即Min=0，Max=1）进行数据的归一化处理：
LaTex：｛x}_{normalization}=\frac{x-Min}{Max-Min}
Python实现：
2、Z-score标准化：
这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，这里的关键在于复合标准正态分布，个人认为在一定程度上改变了特征的分布，关于使用经验上欢迎讨论，我对这种标准化不是非常地熟悉。
为了减少训练过程中网络权值的调整幅度，消除原始数据值的大小对网络学习过程的影响，需要对数据进行归一化处理。利用mapminmax（ ）函数对待仿真数据S和训练数据P进行归一化处理（归一化到［－1，1］），得到输出数据sn和pn，sn的部分数据如表9.1所示，pn如表9.2所示。
表9.1 归一化后sn部分数据
续表
表9.2 P归一化后的数据（pn）