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熵增益
pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
1、BCELossBCELoss(binary_crossentropy)二分类交叉
熵
损失函数,用于图片多标签分类,n张图片分m类,会得到n*m的矩阵,经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到
欧拉雅卡
·
2024-02-03 19:17
pytorch
启迪之星创投刘博:新能源投资的三个坑,不要过分看重政策红利
然而,有一家鲜有发声的投资机构,已经在这一领域默默耕耘了十二载,在新能源赛道孵化投资了不少早期优质项目:比如海博思创、启迪清源、新源动力、曜能科技、中盛旭鑫、暗流科技、亿氢科技、托尔动力、中
熵
科技、顺
熵
科技等
VCTalk投资人说
·
2024-02-03 17:04
目标检测中的损失函数汇总
分类损失CEloss,交叉
熵
损失交叉
熵
损失,二分类损失(binaryCEloss)是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。
senbinyu
·
2024-02-03 16:29
损失函数
目标检测
深度学习
深度学习
人工智能
传感器 频率响应
e.g:喇叭的频率响应是,给定的频率范围内,喇叭在不同的频率点输出声音的
增益
或是水平的程度。由定义可知:频率响应由幅频特性和相频特性组成。
try_trying_try
·
2024-02-03 14:15
打怪升级
传感器
决策树知识点
1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息
增益
信息
增益
率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程
慢慢向前-
·
2024-02-03 13:05
机器学习
机器学习
决策树基础知识点解读
目录ID3算法C4.5算法CART树ID3算法定义:在决策树各个结点上应用信息
增益
准则选择特征,递归的构建决策树。该决策树是多分支分类。
futurewq
·
2024-02-03 13:04
面试
决策树
机器学习
算法
决策树相关知识点以及面试题
文章目录基础知识点
熵
条件
熵
联合
熵
交叉
熵
信息
增益
信息
增益
率Gini指数什么是决策树举例决策树怎么生成的ID3算法C4.5算法和其他模型相比决策树的优点基尼指数(CART算法)决策树的生成最小二乘回归树剪枝一些问题参考基础知识点
熵
熵
是一个物理概念
mym_74
·
2024-02-03 13:34
决策树
决策树系列之决策树知识点
decisiontree)决策树是一种树型结构,其中:每个内部的结点表示在一个属性的测试;每个分支代表一个测试的输出;每个叶节点代表一种类别;决策树是以实例为基础的归纳学习,采取的是自顶向下的递归方法;其基本思想是,以信息
熵
为度量构建一颗
熵
值下降最快的树
coffeetea01
·
2024-02-03 13:33
机器学习
机器学习
决策树
幸福感
我们怎么才能让精神
熵
降低呢?如果今天有PPT我会给大家展示一张塔里木河二十年前的照片。塔里木河大家都知道,随着人口增加,中间截留的水越来越多,到下流几乎就干涸了。
六爸啦啦啦
·
2024-02-03 08:45
1.27CNN(输入层,特征提取(卷积,最大池化),输出),损失函数(KL散度,交叉
熵
推导),
熵
(物理、信息
熵
推导),点积矩阵运算(CPU,GPU,NPU)
CNN损失函数KL散度,交叉
熵
B部分是训练集的真实实际值,是常数,C部分是训练结果,目的是要让这个损失最小化,与模型参数紧密相关,取出C(带负号),C非负就是更精简的损失函数
熵
v所谓M个空间,N个小球在其中的排列组合方式为
熵
对应概率是
CQU_JIAKE
·
2024-02-03 07:23
机器学习&神经网络
数模
cnn
人工智能
算法
机器学习原理
神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声,提升鲁棒性决策树信息
增益
,
熵
/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg
·
2024-02-03 07:51
机器学习算法
白铁时代 —— (监督学习)原理推导
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大
熵
模型逻辑回归最大
熵
模型最优化
人生简洁之道
·
2024-02-03 07:46
2020年
-
面试笔记
人工智能
GC6609 36V 2A国产超静音,低振动,256细分,全方位保护,step/dir接口或uart接口,AGC自动幅度调整 低成本替代trinamic TMC2208/2209
内置自动
增益
控制环路(AGC),对可变负载实现力矩的自动调整补偿,保证力矩一致。电机保持时自动省电功能。全方位的输出保护,包括过温保护,欠压保护,输出短路保护等。
深圳市青牛科技实业有限公司
·
2024-02-03 07:10
硬件工程
驱动开发
机器人
单片机
无人机
生于忧患 死于安乐
孟子曰:天将降大任于斯人也,必先劳其筋骨,苦其心志,饿其体肤,空乏其身,
增益
其所不能。都说读鸡汤不好,但是那都是前人从自己身上总结出来的经验,也是希望后人能少走弯路。但是还有人说是毒鸡汤!
惬意符号
·
2024-02-03 07:08
19.01.03(关于
熵
的思考)
熵
本来是表示混乱程度的一个物理概念
熵
增就是趋于无序
熵
减就是趋于有序而世间的事情无论向哪个方向都是绝望的方向因为都是极端我曾经说过想要包容所有的类型要尊重不同人不同的选择就像接受
熵
增的混乱多元但是既然两种都是极端接受
熵
增是不是太过于不负责任不表明态度到底还是消极的不参与别人岂不是作茧隔绝倒不如想想自己坚守的原则自己所追求的信仰昨天学到了新的词反
熵
在潮流大势奔腾远去中固守一足之地为之奉献一生有态度远比
禾茉
·
2024-02-03 06:05
最大
熵
阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大
熵
模型
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大
熵
模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。
weixin_39669638
·
2024-02-03 06:20
最大熵阈值python
《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大
熵
模型(1)6.1 逻辑斯谛回归模型
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大
熵
模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于
北方骑马的萝卜
·
2024-02-03 06:18
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
用于医学分割的实时Test-time adaption
以前的方法通过使用
熵
Scabbards_
·
2024-02-03 04:45
1500深度学习笔记
深度学习
迁移学习
TENT:
熵
最小化的Fully Test-Time Adaption
我们建议通过testentropyminimization(tent[1])来适应:我们通过其预测的
熵
来优化模型的置信度。我们的方法估
Scabbards_
·
2024-02-03 04:45
1500深度学习笔记
人工智能
机器学习
《恨不自知》浮世心镜2022-01-21
另外,最近的
熵
零下1度的刺猬
·
2024-02-02 21:19
第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛(C/C++ 大学B组)题解
尝试再做一次,我记得还是有点难,我会尽量多写一点解析,尽量让基础比较弱的友友也能看懂,希望能给你带来帮助目录1.日期统计题目描述解题思路具体代码2.01串的
熵
题目描述解题思路具体代码3.冶炼金属题目描述解题思路具体代码
魔莫摸墨
·
2024-02-02 19:07
蓝桥杯
蓝桥杯
c语言
c++
数据结构
站桩:养生第一大功法
站桩可谓养生第一大运动了,习武之人都要先站桩三年,
增益
内功,方能传授武功招式。
半缘得道半缘君
·
2024-02-02 17:58
D7050——低压 BTL 声道 / 立体声放大电路,具有功耗小,功率大,外围元件少等特点。应用于带耳机的小收音机(如表,笔和C袋收音机)。
●在差分输入时,电路
增益
固定为26dB.●运用灵活可采用BTIL使用或立体声应用●封装形式:DIP8、SOP8应用:●收音机
青牛科技-Allen
·
2024-02-02 15:46
芯谷
收音机
人工智能
单片机
嵌入式硬件
D1675滤波器和缓冲器用于单通道6阶高清视频滤波驱动电路,可提高视频信号性能
D1675集成了一个直流耦合输入缓冲器、一个消除带外噪声的视频编码器和一个
增益
为+6dB可驱动75Ω负载的运放驱动。交流或直流耦合输入缓冲器消除同步挤压、弯曲和场倾斜。
青牛科技-Allen
·
2024-02-02 15:45
芯谷
音视频
单片机
嵌入式硬件
摄像机
共读《逆
熵
增成长之路》之成长篇
学长能够一年顶十年快速成长的主要因素是:持续的做日课,比如阅读,写作,健身,个人成长等等。001每天大量阅读学习,平均每天有4.5小时用于学习和成长,并且365天全年无休。我对照自己每天的时间,平均用于在学习和成长的时间可能不到一小时。一个是没有做到每天保持学习的状态,再一个是如果不舒服就会让自己躺平,什么也不干。从学长这边学习到的就是,不论遇上什么情况,学习成长都是排在每天的必修课内的,把学习成
小沫爱养生
·
2024-02-02 13:48
数据挖掘——考试复习
ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树、计算数据集的
熵
、
hzx99
·
2024-02-02 11:02
考试复习
数据挖掘
考试复习
INA240三相无刷电机电流采样实例(arduino)
也就是说ina240的
增益
是50V/V。我的驱动器型号是simplefocv0.2。采用内置电流采样,具体电流采样电路如下图:双向arduino程序/**
Allen953
·
2024-02-02 11:25
arduino
ina240
arduino
PyTorch学习笔记(三):softmax回归
PyTorch学习笔记(三):softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉
熵
损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT
·
2024-02-02 09:15
PyTorch学习笔记
pytorch
回归
深度学习
softmax
神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记
3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉
熵
损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归
砍树+c+v
·
2024-02-02 09:14
深度学习
神经网络
pytorch
人工智能
python
回归
笔记
Aigtek高压功率放大器主要功能是什么
它能够以较高的
增益
放大输入信号,使得输出信号能够达到所需的电压水平。这对于需要处理高电压信号的应用非常重要,如高压发电机、电力输送系统和实验室研究等。
Aigtek安泰电子
·
2024-02-01 22:46
高压功率放大器
经验分享
你怕自己眼光高吗
但是既然你有,而且不低,那么在最开始,你是把这个人当作
增益
的,你现在还不错你想更有意思一些。
无尽小土豆
·
2024-02-01 16:07
<文献阅读>用转移
熵
通过微阵列的时间序列推断基因调控网络(inferring gene regulatory networks from microarray time series data ...
具体来说,通过转移
熵
计算基因对的因果关系(causalrelations),也就是转移
熵
的值。转移
熵
不是负数,而且大小代表因果关系的强度。
我们一起舔过铁栏杆
·
2024-02-01 12:22
代码随想录算法训练营29期Day34|LeetCode 1005,134,135
如果这个数是负数,那么对答案
增益
最多,如果最小值是整数,那么对答案损失最少。维护小根堆可以用优先队列
tlingyuqi
·
2024-02-01 11:04
代码随想录算法训练营29期
算法
leetcode
职场和发展
c++
机器学习复习(7)——损失函数
交叉
熵
损失函数交叉
熵
损失函数是深度学习中常用的一种损失函数,特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。
不会写代码!!
·
2024-02-01 11:58
人工智能
机器学习复习
机器学习算法
机器学习
人工智能
决策树
特点if-then的集合损失函数最小化可读性,速度快启发式解决NP完全问题信息
增益
特征选择通过信息
增益
:
熵
:(2或者e为底),
熵
越大,随机变量的不确定性越大。
Mr_Stark的小提莫
·
2024-02-01 11:12
人生追求,永远不要放弃对自己的严格要求
世界是有诱惑的,宇宙是遵循着
熵
增原理的。所以只要你的自律本领没有随着年龄增长而增长,你就会变得越来越糟糕。同时即使你原地踏步没有变化,你也会觉得自己越来越糟糕,越来越不合格。因为随着年龄的增长。
与洛
·
2024-02-01 09:10
D2025——双通道音频功率放大电路,外接元件少, 通道分离性好,3V 的低压下可正常使用
主要特点:适用于立体声或BTL工作模式外接元件少通道分离性好电源电压范围宽(3V~12V)开关机时无啸声最大电压
增益
45dB(可通过外接电阻调节)软限幅温度保护3V的低压下可正常使用。
青牛科技-Allen
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2024-02-01 07:44
芯谷
人工智能
单片机
医疗器械
华润微功放CS3850EO,2×40W D 类音频功率放大电路,替换:智浦芯CS8673,TI的TAS5780、TAS5754,国产功放
典型输出功率:30W×2@20V、8Ω、THD=10%40W×2@18V、4Ω、THD=10%50W×
[email protected]
、8Ω、THD=10%●高工作效率:典型值90%●低失真度:典型值<0.1%●支持四种
增益
倍率
IC13116740722
·
2024-02-01 06:34
功放
国产
2*15W
嵌入式硬件
mcu
硬件工程
熵
减
坚持做一些“
熵
减”的事,给自己充电,让自己多一些生存的技能,古人早就看透了:活到老,学到老。
天公重抖擞
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2024-02-01 02:51
熵
减321周报第16篇:冷思双十一,热议元宇宙
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:双十一的冷思回头来看双十一,发现还是拼多多的黄铮厉害。好几年前就看破了流量的局,不和大家去抢双十一的眼球和巨贵的流量。而是在流量价格的洼地时间段内,蒙头撒钱搞用户的快速积累。造一个平台比造一个数字的高峰更重要。思考2:元宇宙的热闹元宇宙的这口锅有点越来越大了,基本上所有新
熵减黑客
·
2024-02-01 01:11
管理要做的只有一件事情,就是如何对抗
熵
增(8.23)
2在1998年亚马逊致股东信里,贝佐斯说:“我们要反抗
熵
(Wewanttofightentropy)。”3管理学大师彼得·德鲁克说:“管理要做的只有一件事情,就是如何对抗
熵
增。
胡同学的读书笔记
·
2024-02-01 01:29
【机器学习】【概率论】【损失
熵
】【KL散度】信息量、香农
熵
和KL散度的计算
1、信息量(AmountofInformation)对于一个事件:小概率-->大信息量大概率-->小信息量独立事件的信息量可以相加I(x)=log2(1p(x))=−log2(p(x))I(x)=log_2(\frac{1}{p(x)})=-log_2(p(x))I(x)=log2(p(x)1)=−log2(p(x))E.g.:一枚均匀的硬币:p(h)=0.5p(h)=0.5p(h)=0.5Ip(
忘却的旋律dw
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2024-01-31 23:47
机器学习
概率论
人工智能
交叉
熵
损失函数的计算公式
交叉
熵
损失函数的计算公式如下:对于二分类问题:L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中:L为交叉
熵
损失函数的值,y为真实标签(0或1),p为模型预测为正类的概率。
滚菩提哦呢
·
2024-01-31 22:58
机器学习
深度学习
人工智能
python
概率论
交叉
熵
损失函数
引言本文只是对自己理解交叉
熵
损失函数的一个总结,并非详尽介绍交叉
熵
函数的前世今生,要想多方位了解该损失函数,可以参考本文参考资料。
矮人三等
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2024-01-31 22:24
#
损失函数
机器学习
python
人工智能
深度学习
【人工智能】交叉
熵
损失函数
交叉
熵
主要用于度量两个概率分布间的差异性,公式如下:H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−
WEL测试
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2024-01-31 22:52
机器学习
人工智能
交叉熵
2018-04-27
377期利他2组【日精进打卡第5天】【知~背诵】《六项精进》4遍共17遍《大学》4遍共17遍【经典名句分享】天将降大任于斯人也,必先苦其心志、劳其筋骨、饿其体肤、空乏其身,行拂乱其所为也,所以动心忍性,
增益
其所不能
若尘_fca9
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2024-01-31 21:34
【xilinx primitives 】01 IBUFDS and IBUFGDS
该设计元素是一个输入
增益
器,支持低电压、差分信号。在IBUFDS中,设计级接口信号表示为两个不同的端口(I和IB),一个被视为“
hcoolabc
·
2024-01-31 19:12
FPGA
硬件工程
收获自律人生,从3个步骤开始
一、自律的人生,从现在开始第一次听
熵
增,是华为任正非提出的。吴晓波老师曾经在他的公众号里面,写过一篇《这条令宇宙都绝望的定律,被任正非带去了华为》。
丫头元气少女
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2024-01-31 19:47
强化学习-google football 实验记录
控制蓝方一名激活球员),跳4帧,即每个动作执行4次实验点:修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的:对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分
熵
实验结论
BIT龙超越
·
2024-01-31 18:06
人工智能
《心流》清单体
【书籍】《心流》第1—5章【标题】幸福是来自内心的秩序【字数】697【1】精神
熵
与反
熵
PK
熵
:度量混乱程序的一个单位。精神
熵
:人的是精神程度和其痛苦程度是相关的。
竹海叶轩
·
2024-01-31 15:49
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