信息论-熵第21页

I(X_1,X_2,X_3；Y)怎么理解

I(X1,X2,X3;Y)I(X_1,X_2,X_3;Y)I(X1,X2,X3;Y)表示在信息论中的互信息（mutualinformation），它用于衡量随机变量X1,X2,X3X_1,X_2,X_3X1

Chen_Chance·2023-10-09 21:25

信息论基础第三章阅读笔记

在信息论中，与大数定律类似的是渐进均分性(AEP)，它是弱大数定律的直接结果。

Chen_Chance·2023-10-09 21:43

音视频入门知识学习

放开那只肥鸡·2023-10-09 15:53

第1372~第四次共读分享。

这个月从《我与地坛》，《影响力》，《熵增定律》，我们也是一路感动，一路影响，一起抗熵，到最后和吴军老师一起学大语文，再一次深度了解阅读与写作，最后这一周让好几个小伙有了一种重新学语文的感觉，真的很感谢五月老师精选的书单

晴致生活馆·2023-10-09 14:48

《躺平与熵增》

最近有个特别火的话题，叫”躺平”，据说现在年轻人们因为激烈的竞争，都支持躺平的生活。这让年近半百地老我心里暗戳戳地同意。人生嘛，除却生死无大事，现在再苦再难，回过头去一看，我都都乐喷：老子当年怎么那么纯呢？然后再扪一口二锅头，假装感个慨：那都是逝去的青春啊！有点儿跑题，说回躺平的事儿。哥们儿从游离的小蝌蚪状态活到这份儿上颇为不易，除了运气还有努力。当然这过程之艰辛就不必一一杂述，这年代除非你是个角

墨望山·2023-10-09 12:29

论文研读｜Protecting Intellectual Property of Deep Neural Networks with Watermarking

Robustness）Anti-剪枝攻击（Pruning）Anti-微调攻击（Fine-tuning）安全性（Security）Anti-模型逆向攻击（ModelInversion）方法评估相关文献论文信息论文名称

_Meilinger_·2023-10-09 11:17

疫情隔离日记（五）

人们天性抗拒重复，倾向于无序的，新兴的事物和行为，这是由于系统的熵增原理决定的。人学会重复，就是在反熵增中提升自己，人类社会中的一切有用的事物，都是反熵增的结果。

孙心远·2023-10-09 05:57

2022-02-15

熵减，有形之粒子双双湮灭，所谓聚变。思维熵减，背反之二律，双双湮灭。人一跃而为观念之主，而脱其两端挣扎，一对束缚。连接，发散，

白云小刚·2023-10-09 04:01

PCA和SVD数据降维

当然这个也可以从熵的角度进行理解，熵越大所含信息越多。数据的分散程度可以用方差

accosmos·2023-10-08 19:25

极简信息管理工具-WorkFlowy，告别工具选择困难症，一站式搞定GTD+PKM

核心理念建立思维的秩序，减少思维的混乱度-精神熵：一切皆大纲，实现结构化思考和渐进式写作：为什么说Workflowy重塑了我的知识管理-知乎所有大纲都连成一片，让一切信息从无序到井井有条：知识连成一片是什么体验

Fishyer·2023-10-08 17:28

机器学习第四章决策树

或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分（当前结点为叶节点，设置为所含样本最多的类别）当前结点包含的样本集为空，不能划分（当前结点设为叶结点，类别设定为其父节点所含样本最多的类别）4.2划分选择信息熵信息增益增益率基尼指数

klmyty·2023-10-08 13:42

信息增益到底怎么理解呢？

信息量度量的是一个具体事件发生了所带来的信息，而熵则是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。再说一个对信‬息熵的理解。

南湖渔歌·2023-10-08 12:03

信息增益，经验熵和经验条件熵——决策树

目录1.经验熵2.经验条件熵3.信息增益4.增益比率5.例子16.例子2在决策树模型中，我们会考虑应该选择哪一个特征作为根节点最好，这里就用到了信息增益通俗上讲，信息增益就是在做出判断时，该信息对你影响程度的大小

阿波拉·2023-10-08 12:24

pytorch_神经网络构建2(数学原理)

文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*

lidashent·2023-10-08 07:09

就这样静静地静静地活着

自然选择使我存在，熵增原理使我消亡。没有与生俱来的使命，没有与生俱来的意义。就这样静静地静静地活着，直到死神的降临，顺其自然地死去。

与世无争的孩子·2023-10-08 03:06

知幾图文诗我来人间一趟

昨日黄花逆熵，不枉此行朝阳。图片来自耶殊陀尼诗社简介：知幾诗社谓有预见，看出事物发生变化的隐微征兆。宣扬华夏文化，高研赋能商学院私董会坚持改变坚持输

张知幾·2023-10-07 23:33

付出与收获

1.总体上看，付出永远大于收获，因为熵增是不可逆的，能量利用不充分是必然的。当然，熵增过程也可以是信息增量的过程，化作经验教训。2.别人只在乎你收获了多少，而你则时刻惦记着自己付出了多少。

通尘子·2023-10-07 19:38

深度学习在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现所有损失函数

目录一、说明二、内容提示三、均方误差(MSE)损失3.1NumPy中的实现3.2在TensorFlow中的实现3.3在PyTorch中的实现四、二元交叉熵损失4.1NumPy中的实现4.2在TensorFlow

无水先生·2023-10-07 14:10

cross_entropy、binary_cross_entropy、binary_cross_entropy_with_logits

cross_entropy原理函数具体介绍参考torch.nn.functional.cross_entropy使用交叉熵的计算参考交叉熵损失（CrossEntropyLoss）计算过程实例codez=

LALALA312312·2023-10-07 11:15

binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别

为了训练一个二分类模型，通常使用交叉熵作为损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-10-07 11:45

2023年，消失的金三银四

hi，我是熵减，见字如面。今天结束后，马上就进入跳槽涨薪的旺季“金三银四”啦。但今年的这个旺季，可能会让很多人跳槽涨薪梦不那么顺利哦。虽然，兔年的“金三银四”，比往年承载了更多的期待。

peida·2023-10-07 00:22

控制论、信息论与系统论

控制论、信息论和系统论从原理上讲是一个相互促进、彼此影响的整体，在近现代信息革命的进程中产生了举足轻重的影响。控制论强调的是在输入与输出之间建立细致联系的过程，核心是对误差处理的算法。

启航_FLY·2023-10-06 21:12

近日学习笔记

近日学习笔记1.K复杂度自学1.1信息论简介1.2K复杂度简介2.可视化自学2.1wiki可视化介绍科学可视化自学1.K复杂度自学这个K复杂度，就是算数型信息论中的一个知识点。

开土拓疆·2023-10-06 20:46

熵、优化置信度、全连接正确率、监督、1X1卷积核

熵信息论中的熵概念与公式：在信息论中，熵是衡量随机变量不确定性的度量。

盐巴饭团193·2023-10-06 19:59

正式找工作第二天

一、PRML今天看了第一章的第六节，信息熵。讲了一些信息量的概念、平均信息量、乘数等等。对于离散变

一路不向西·2023-10-06 18:59

2020-08-30随笔

香农理论的重要特征是熵（entropy）的概念，他证明熵与信息内容的不确定程度有等价关系。熵（entropy）指的是体系的

Piscine·2023-10-06 16:04

逻辑回归评分卡

文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四

育林·2023-10-06 14:55

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

排除信息熵的干扰，提高抓重点的能力

克劳德香农有一个洞见：一个东西信息量的大小，取决于它克服了多少不确定性。举个例子，有的人生活非常单一，平时去的地方就是公司、家里、吃饭。如果雇一个专人观察这个人的位置，每次给出的信息无非就是“公司/家里/餐馆”--即使观察人员今天休息，猜中他在哪的概率也有三分之一，如果是周末--那大概率升到了二分之一。但是如果这个人非常行踪不定，那么就完全猜不到他在哪，这个时候给出他的位置信息就更有价值。提供信息

天天和堃堃·2023-10-06 11:16

为什么你总是坚持不下来？

最近在逆熵学长的社群里，我学习到一种方法——赋予重要意义法。也就是做一件事之前问自己为什么要做这件事。举个例子，你想坚持阅读。你就问自己为什么要阅读。

暖屿·2023-10-06 10:43

计算机网络——计算机网络的性能指标（上）-速率、带宽、吞吐量、时延

目录速率比特速率例1带宽带宽在模拟信号系统中的意义带宽在计算机网络中的意义吞吐量时延发送时延传播时延处理时延例2例3速率了解速率之前，先详细了解一下比特：比特计算机中数据量的单位，也是信息论中信息量的单位

qiyi.sky·2023-10-06 08:09

【Unet系列】

语义分割就是把每个像素都打上标签（这个像素点是人，树，背景等）（语义分割只区分类别，不区分类别中具体单位）实例分割实例分割不光要区别类别，还要区分类别中每一个个体损失函数：逐像素的交叉熵：还经常需要考虑样本均衡问题

Tian-Feng·2023-10-06 08:59

区块链钱包技术要点

钱包从一个熵源开始，添加一个校验和，然后将熵映射到一个单词列表:创建128到256位的随机序列（熵）。通过获取SHA256哈希的第一（熵长度/32）位来创建随机序列的校验和。

Jisen·2023-10-06 08:51

如何搞定熵权topsis？

熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。

spssau·2023-10-06 06:10

11.C.5

1.经验熵随机变量X概率分布：P(X=xi)=pi,i=l,2,...,n（n为X的类别数）随机变量X的熵（信息熵）：信息熵2.经验条件熵条件熵H(Y|X)：表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性

Caiminmin·2023-10-06 05:10

《熵》读后

多元思维模型～极度开放～快速复原力如果你的思维是一把锤子，你看什么都是钉子熵：是不能再被转化做工的能量的总和，社会宇宙的能量是个常数，总的熵是不断增加的。

青叶儿·2023-10-05 17:44

信息论基础第二章部分习题

2.5证明若H(Y|X)=0，则Y是X的函数若H(Y∣X)=0H(Y|X)=0H(Y∣X)=0，意味着在已知XXX的条件下，YYY的不确定性为零，即给定XXX的值，我们完全确定了YYY的值。这表明YYY的取值完全由XXX决定，因此YYY是XXX的确定性函数。证明思路如下：假设H(Y∣X)=0H(Y|X)=0H(Y∣X)=0，即YYY在已知XXX的条件下没有不确定性。这意味着对于每个可能的xxx值，

Chen_Chance·2023-10-05 09:20

【355→思维模型】混沌理论

非线性科学发展的四个阶段1）控制论，信息论和一般系统论（40年代）2）自组织理论，超循环理论等（60年代）3）非线性科学，系统如何从有序->混沌和无序->更高层次的有序

Koala谦爸·2023-10-05 04:18

逆强化学习

loss的设计相当于一个排序问题，实际中多使用最大熵loss:-log(sigmoid(P_label-P_a

江汉似年·2023-10-04 23:25

熵减321周报第17篇：复盘和聚焦，解决了问题才是真正的完成

hi，朋友们，今天又是我们周报见面时候啦。下面是本周内我的3个思考、2个引述和1个问题，希望对你有所启发哦。我的3个思考思考1：复盘的目的是优化系统团队复盘的本质是呈现事实，发现系统的问题，而不是追究具体个人的责任。呈现事实是发挥团队的多样性视角，更加全面的透视问题背后的根本因素，来建立更加有效的流程和决策体系，以降低问题的出现概率。复盘的目的是优化系统。思考2：完成标志是解决了问题完成任务的节点

熵减黑客·2023-10-04 05:49

遥感数字图像处理-图像增强和图像分割

文章目录图像增强空间域图像增强变换域图像增强伪彩色处理图像融合图像分割阈值分割法均匀性度量法最大类间距离法最大类间方差法最大熵法边界分割法边缘检测基于微分算子的边缘检测基于形态学梯度的边缘检测边缘连接直线的哈夫变换区域提取分割法区域生长法区域分裂合并法形态学分水岭分割法图像增强通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息

唯欣LX·2023-10-03 22:11

【pytorch】nn.CrossEntropyLoss & nn.BCELoss & nn.BCEWithLogitsLoss

size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算logits和target之间的交叉熵。

wtttcl·2023-10-03 16:52

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

目录一、简介决策树（DecisionTree）例子：信息熵（InformationEntropy）与信息增益（InformationGain）例子：信息增益比（GainRatio）例子：二、算法原理信息熵

TechLead KrisChang·2023-10-03 15:42

导图秀《产品优化逻辑》

任何一次优化的本质都是在反熵增，争取在竞争与变化中能够做的更好。导图的右侧是提升的八个方向，左侧是提升的细分逻辑，一开始我列到一起，后来发现还应该分开来表述好一些。

愚鸿说·2023-10-03 13:58

知识图谱如何让智能金融“变魔术”

IowaStateUniversity博士，研究领域包括神经网络、信息论、机器学习、逻辑与推理、语义网、自然语言处理等。三星S-Voice个人助手个核心设计者、语义网基础国际标准OWL2作者之一。

csdn_csdn__AI·2023-10-03 07:27

Jana_LU·2023-10-02 22:57

【多媒体技术与实践】数据无损压缩编码

数据无损压缩1.熵(entropy)是什么？按照香农的理论，在有限的互斥和联合穷举事件的集合中，熵为事件的信息量的平均值，也称事件的平均信息量。2.熵编码(entropyencoding)是什么？

MorleyOlsen·2023-10-02 22:45

今日反思

参加行动营已经十四天，没有任何进展早起的行动，主要还是自己愿力不够，没有合理为目标做的什么……收到逆熵增学长送的时间手账本，不太会用，也在想自己是排斥记录时间还是没有逼迫自己走出舒适区，一定是后者，改变很难

慢育儿·2023-10-02 16:03

生命的真谛源自对抗熵增定律，王朝的兴衰即人生的变迁起落

诺贝尔奖得主薛定谔有句名言：“人活着就是在对抗熵增定律，生命以负熵为生。”知乎上也有篇热文，“为什么熵增定律让好多人一下子顿悟了？”它揭示了宇宙演化的终极规律。

文史挥墨·2023-10-02 16:52

【机器学习】熵和概率分布，图像生成中的量化评估IS与FID

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵图像生成中常用的量化评估指标通常有InceptionScore(IS)和FréchetInceptionDistance(FID)InceptionScore(

dataloading·2023-10-02 14:23

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