信息论-熵第22页

《信息与编码》考试复习笔记6----第六章连续信源熵和信道容量相关例题

系列文章链接目录一、《信息与编码》考试复习笔记1----第一章概论二、《信息与编码》考试复习笔记2----第二章离散信息源三、《信息与编码》考试复习笔记2----第二章离散信息源相关例题四、《信息与编码》考试复习笔记3----第三章无失真离散信源编码（重要）五、《信息与编码》考试复习笔记3----第三章无失真离散信源编码补充例题六、《信息与编码》考试复习笔记4----第四章离散信道容量七、《信息与

遗忘丶·2023-10-14 05:48

【笔记】【信息论与编码】第三章离散信源

本文是笔者在学习《信息论与编码》课程中所做的笔记，供个人学习记忆使用。

__Witheart__·2023-10-14 05:17

交叉熵—代价函数

代价函数越小越好最近看到CNNH(CNNHashing)，里面有提到交叉熵损失函数，找了一下，以备查忘转载http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/

hutingting0611·2023-10-14 01:02

U-net

（如B部分有x,y人）损失函数1.逐像素的交叉熵：图像每个点进行分类2.样本均衡问题：图像包含的每部分占的比例不同，加入权重3.损失函数评估指标MIOUgroudtruth与prediction之间的交并比

long_respect·2023-10-14 00:25

竞赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax

iuerfee·2023-10-13 19:59

PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)

2.1OutputaDistributionofpredictionwithSoftmax2.2SoftmaxLayerExample,2.3LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpyCrossEntropyinPyTorch注意交叉熵损失

河图洛水·2023-10-13 17:37

竞赛选题深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax

laafeer·2023-10-13 10:07

吴军用信息论的观念讲透命运——这种置信度不高的信息

吴军在他的书《见识》一书中谈到了命运的作用，很多时候不得不承认命运是很难琢磨，很难把握，却又在关键时刻起关键作用的。一定不能去总结那些根本不存在的经验，或者用更科学的话讲，就是别相信置信度不高的信息。如果使用置信度不高的经验或者信息指导行动会有什么样的结果呢？这就如同一支军队，一直相信世界上有鬼，将精力都集中在寻找鬼以及思考对付鬼的方法上了，结果后面来了几个人，轻而易举地将这一大支军队都消灭了。大

高高_02c9·2023-10-13 05:44

印刷术：信息复制的革命

2.信息在传播过程中难免会有故意和无意的错误，也就是信息论中所说的噪音，这一点在古腾堡发明印刷术到路德宗教改革时作用特别明显。类似地，在中国，信息

A01琪公子·2023-10-12 19:48

机械工程学报-封面研究-基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的机器人铣削加工颤振类型辨识

机工报-基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的机器人铣削加工颤振类型辨识1.颤振类

cnjs1994·2023-10-12 14:21

交叉熵Loss多分类问题实战（手写数字）

1、import所需要的torch库和包2、加载mnist手写数字数据集，划分训练集和测试集，转化数据格式，batch_size设置为2003、定义三层线性网络参数w，b，设置求导信息4、初始化参数，这一步比较关键，是否初始化影响到数据质量以及后续网络学习效果5、自定义三层线性网络6、选定优化器激活函数和loss函数7、训练及测试，并记录每轮训练的loss变化和在测试集上的效果。第一轮就达到了98

dyh_chd·2023-10-12 04:04

YOLOv8改进:损失函数改为SIOU、EIOU、WIOU、Focal-IOU、a-IOU

例如，在分类问题中，常见的损失函数包括交叉熵损失函数和负对数似然损失函数等；在回归问题中

陈子迩·2023-10-12 02:44

论文研读｜Turning Your Weakness Into a Strength: Watermarking Deep Neural Networks by Backdooring

Functionality-Preserving）&有效性（Effectiveness）鲁棒性（Unremovability）抗微调攻击抗伪造攻击（OwnershipPiracy）抗迁移学习ImageNet方法评估相关文献论文信息论文名称

_Meilinger_·2023-10-12 02:44

论文研读｜Watermarking Deep Neural Networks for Embedded Systems

嵌入容量（Payload）假阳性（FalsePositiveRate）安全性（Security）篡改攻击（TamperingAttack）伪造攻击（GhostSignatureAttack）相关文献论文信息论文名称

_Meilinger_·2023-10-12 02:12

TensorFlow入门(二十、损失函数)

常见的两类损失函数为:①均值平方差②交叉熵均值平方差均值平方差(MeanSquaredError,MSE),也称"均方误差",在神经网络中主要用于表达预测值与真实值之间的差异,针对的是回归问题。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 00:13

TensorFlow入门(二十一、softmax算法与损失函数)

在实际使用softmax计算loss时,有一些关键地方与具体用法需要注意:交叉熵是十分常用的,且在TensorFlow中被封装成了多个版本。

艺术就是CtrlC·2023-10-11 23:41

樊登读书笔记D2《少有人走的路》

突破舒适圈，逆熵的过程都是耗力气的，但是往往就需要花费力气才能让我们自己越来越好。

糖又甜了·2023-10-11 14:22

2021-01-11减低熵增的方式

熵减的方法有五种：开放，打破平衡，建立生态系统，绿色发展、生态发展、以原则为中心来生活和规划原则1、坚持以终为始，幸福、使命、原则、价值观、驱动发展原则2、坚持以身体健康为中心、每天要运动、饮食要节制、

LIUSHIJIU·2023-10-11 12:39

在SSL中进行交叉熵学习的步骤

在半监督学习（Semi-SupervisedLearning，SSL）中进行交叉熵学习通常包括以下步骤：准备标注数据和未标注数据首先，你需要准备带有标签的标注数据和没有标签的未标注数据。

wsmbzd·2023-10-11 12:06

全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-B题：战胜市场: 应用基于熵权平衡的 CatBoost 二分类模型和改进 RFM 用户价值模型

目录摘要1引言1.1问题描述1.2我们的思考1.3本文主要工作与创新点2模型假设

格图素书·2023-10-11 10:14

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义（转载）

转载地址：数据科学中的10个重要概念和图表的含义1、偏差-方差权衡2、基尼不纯度与熵3、精度与召回曲线4、ROC曲线5、弯头曲线（K-Means）6、ScreePlot(PCA)7、线性和逻辑回归曲线8

小菜鸟上学校·2023-10-11 10:50

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。

yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

带我去滑雪·2023-10-11 04:28

信息理论概念

姓名：张志文学号：19021210649【嵌牛观察】信息论是一个重要的领域，它对深度学习和人工智能作出了重大贡献，但很多人对它却并不了解。

张小文_f7d4·2023-10-11 03:57

大小公司都要警惕“熵增”

为诺而行·2023-10-11 02:47

4|写作，我在寻找什么

最近参加逆熵增社群，这也让我思考或许自我的成长是一个可以用来讨论的话题。我一直觉得自我的个人成长是一个可以探索的话题。

无限可能abc·2023-10-10 21:14

2021-07-29

154/365《熵增定律》第八章时间：2021.7.29.6：00～7：00共读书目《熵增定律》第8章之熵减法则：罗森塔尔效应共读人员：晓菲，巧蓉，蒙蒙，雅梦，芳芳领读：晓菲蒙蒙芳芳书中触动的点：第一节相信是最好的鼓励案例

蒙蒙简·2023-10-10 16:26

【教育史话】向管理要质量

上世纪80年代初，学习《系统论》、《控制论》、《信息论》以后，思想上为之一震，有一种充电的感觉。就想在自己的工作实践中试一试。

宋正友·2023-10-10 15:53

读《向上生长》，学会给大脑“添柴”

这个趋势，就叫“熵

漫小书·2023-10-10 12:48

用PyTorch轻松实现二分类：逻辑回归入门

分类问题交叉熵代码实现总结引言当谈到机器学习和深度学习时，逻辑回归是

小馒头学python·2023-10-09 23:46

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

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