交叉熵

BP神经网络——从二次代价函数（Quadratic cost）到交叉熵（cross-entropy cost）代价函数

通过下文的阐述我们可以获得以下信息：反向传播（backpropagation）算法是一个计算框架（或者计算流程）既然是一个计算框架，便与代价函数的具体形式（无论是二次代价还是交叉熵代价函数，只要能将预测的误差映射为一个标量
lanchunhui·2015-11-28 18:00

转：Lucene之计算相似度模型VSM(Vector Space Model) : tf-idf与交叉熵关系，cos余弦相似度

  原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118       最近想学习下Lucene ，以前运行的Demo就感觉很神奇，什么原理呢，尤其是查找相似度最高的、最优的结果。索性就直接跳到这个问题看，很多资料都提到了VSM（Vector Space Model）即向量空间
·2015-11-13 08:20

NNPR-Chap10 贝叶斯技术（3）分类

nbsp;                 （1），G是交叉熵误差函数
·2015-11-03 21:07

概率论与数据统计在分类预测中的原理介绍(信息增益、交叉熵等)

信息论信息论（InformationTheory）是概率论与数理统计的一个分枝。用于信息处理、信息熵、通信系统、数据传输、率失真理论、密码学、信噪比、数据压缩和相关课题。基本概念先说明一点：在信息论里面对数log默认都是指以2为底数。自信息量联合自信息量条件自信息量信息熵条件熵联合熵根据链式规则，有可以得出信息增益InformationGain系统原先的熵是H(X)，在条件Y已知的情况下系统的熵（
niuwei22007·2015-10-11 15:00

caffe Sigmoid cross entropy loss 交叉熵损失函数

Sigmoid交叉熵损失函数（SigmoidCrossEntropyLoss）官方： loss ,输入：形状:  得分 ,这个层使用sigmoid函数  映射到概率分布 形状: 标签 输出：形状： 计算公式
u014114990·2015-08-25 13:00

交叉熵代价函数

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览 中第三章的一部分，讲machinelearning算法中用得很多的交叉熵代价函数。
u014568921·2015-05-11 09:00

NLP-特征选择

特征提取：PCA、线性判别分析特征选择：文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡方等特征选择的目的一般是：避免过拟合，提高分类准确度通过降维，大大节省计算时间和空间特征选择基本思想：1）构造一个评价函数
robert_ai·2015-03-27 15:00

NLP-特征选择

特征提取：PCA、线性判别分析特征选择：文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡方等特征选择的目的一般是：避免过拟合，提高分类准确度通过降维，大大节省计算时间和空间特征选择基本思想：1）构造一个评价函数
robert_ai·2015-03-27 15:00

相对熵（KL散度）

Contents   1.相对熵的认识  2.相对熵的性质  3.相对熵的应用  1.相对熵的认识    相对熵又称互熵，交叉熵，鉴别信
acdreamers·2015-03-26 22:30

相对熵（KL散度）

Contents   1.相对熵的认识  2.相对熵的性质  3.相对熵的应用  1.相对熵的认识    相对熵又称互熵，交叉熵，鉴别信
ACdreamers·2015-03-26 22:00

交叉熵代价函数

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲machinelearning算法中用得很多的交叉熵代价函数。
u012162613·2015-03-13 13:00

基于交叉熵准则(Cross Entropy Criteria)的神经网络训练

基于交叉熵准则(CrossEntropyCriteria)的神经网络训练1.神经网络结构上图为一个三层神经网络结构图。
chinabing·2015-01-17 15:37

深度学习BP算法的推导（附加RNN,LSTM的推导说明）

3）由于是结合语音训练的，最后是softmax出来是获得有限结果的概率值，然后做交叉熵作为目标函
zhuanshenweiliu·2014-12-30 16:00

学习排序算法（二）：Pairwise方法之RankNet

1.RankNet的基本思想  RankNet方法就是使用交叉熵作为损失函数，学习出一些模型（例如神经网络、决策树等）来计算每个pair的排序得分，学习模型的过程可以使用梯度下降法。
puqutogether·2014-12-24 15:00

深度学习BP算法的推导（附加RNN,LSTM的推导说明）

3）由于是结合语音训练的，最后是softmax出来是获得有限结果的概率值，然后做交叉熵作为目标函数，所以可能与其他的
长虹剑·2014-12-09 13:31

深度学习BP算法的推导（附加RNN,LSTM的推导说明）

3）由于是结合语音训练的，最后是softmax出来是获得有限结果的概率值，然后做交叉熵作为目标函
ChangHongJian·2014-12-09 13:00

数据挖掘笔记-特征选择-期望交叉熵

期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离，具体公式表示如下其中，P(t)表示特征t在文本中出现的概率，P(ci)表示ci类文本在文本集中出现的概率
wulinshishen·2014-08-14 18:00

数据挖掘笔记-特征选择-算法实现-1

关于特征选择相关的知识可以参考一下连接数据挖掘笔记-特征选择-开方检验数据挖掘笔记-特征选择-信息增益数据挖掘笔记-特征选择-期望交叉熵数据挖掘笔记-特征选择-互信息数据挖掘笔记-特征选择-遗传算法数据挖掘笔记
wulinshishen·2014-07-17 18:00

自然语言处理中的一些概念

交叉熵：衡量估计模型与真实概率分布之间的差异
renyp8799·2013-07-23 22:00

最小交叉熵圖像分割（Minimum cross entropy thresholding）

http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6937569本文是Li和Lee關於一維最小交叉熵圖像閾值分割的原文。
rocky69·2012-08-05 09:00

最小交叉熵图像分割（Minimum cross entropy thresholding）

    本文是Li和Lee关于一维最小交叉熵图像阈值分割的原文。这里进行了简单翻译，有不足的地方请大家一起讨论完善。后续有文章对信息熵学进行初窥，敬请期待。
likezhaobin·2011-11-05 19:00
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