熵第13页

脑电和脑磁图的非线性动力学分析

非线性时间序列分析的一种方法是，从EEG或MEG的时间序列中重建潜在动力系统的吸引子，并根据其维数(对系统自由度的估计)对其进行表征，或它的Lyapunov指数和熵(反映了由于对初始条件的敏感依赖而产生的动力学的不可预测性

思影科技·2023-11-20 16:14

机器学习二元分类 & 二元交叉熵 & 二元分类例子

二元交叉熵损失函数深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）作为损失函数。

computer_vision_chen·2023-11-20 12:00

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

学会这3种思维，让你轻松抵御熵增

因为熵增定律。熵，是指混乱或无序。自然状态下，熵只会越来越大，就叫熵增定律。熵增定律也叫热力学第二

英小熊·2023-11-20 02:20

《恨不自知》浮世心镜2022-01-21

另外，最近的熵

零下1度的刺猬·2023-11-20 00:38

最新:基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估及论文写作技巧

最大熵模型（Maxent模型）利用物种的分布与环境数据，采

zmjia111·2023-11-19 12:07

基于maxent最大熵模型和arcgis地理系统对物种的适生区预测教程

050A-1软件-数据-地图-文献下载-持续更新050A-2MaxEnt最大熵分布预测软件的下载安装050A-3ArcGis10.2软件的下载安装和参数设置-附带软件包050A-4ArcGis10.4软件的下载安装和参数设置

生信小窝·2023-11-19 12:03

Maxent模型学习

Maxent最大熵模型在实际操作做中，容易出现错误，该模型时非常容易上手，但会出现许多错误的模型。特别是大区域预测气候或生物栖息地。

m0_61027476·2023-11-19 11:22

舍得便是获得

释放空间解放心灵#减少内耗#对抗熵增舍得便是获得珍惜当下的人事物，断舍离不仅仅是丢物品，收纳空间，重要的是断舍离我们内心“多余的执念”。自己永远比物品重要❗️不出何来进？

我是豆本豆·2023-11-19 10:13

【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning

【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中，以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处，对噪声标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际

luzhoushili·2023-11-19 09:12

【python机器学习】决策树（二）

它和上一小节提到的信息熵类似。代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimpo

敲代码的喜羊羊·2023-11-19 06:18

阅读《心流》的些许感受

世界无不收热动力学-熵增定律限制，一切都在走向无序。无序对立面，是建立秩序而心流的状态，就是在消除熵，对精神上的污染美学，也提到过秩序美那么具体的实操是啥？

遗世何无常·2023-11-19 03:50

RNG（随机数发生器）和gpg --gen-key生成密钥卡住的解决方法

在使用gnupg安装时，生成key时，中间会需要生成多个随机数，这时候就可以试着使用RNG来生成随机数，以获得足够的熵数。

喵不拉几·2023-11-17 05:08

通信原理——信源信息熵、码元速率、误码率计算

小灰灰的FPGA·2023-11-16 10:30

保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断，特征可视化

基本流程如下：首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取，并为每组数据打上标签。

今天吃饺子·2023-11-16 04:28

【机器学习】决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

1.决策树概念通过不断的划分条件来进行分类，决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件，放到前面。我举个列子来帮助大家理解，我现在给我女儿介绍了一个相亲对象，她根据下面这张决策树图来进行选择。比如年龄是女儿择偶更看中的，那就该把年龄这个因素放在最前面，这样可以节省查找次数。收入高的话就去见，中等的话还要考虑工作怎么样。决策树通过历史数据，找出数据集中对结果影响最大的特征，再找第二个影响最大的特征

TwcatL_tree·2023-11-16 02:57

使用Maxent模型预测适生区

1Maxent模型Maxent模型即最大熵模型，与热力学概念类似，”熵“在此的含义为随机变量不确定性的度量，最大熵模型是指

Odd_guy·2023-11-15 22:45

计算损失函数C语言,EAST 算法超详细源码解析（四）、损失函数

分类损失对于分类损失，最自然想到的就是交叉熵。在这里，由于在文本框外的点会占多数，即负样本比例较大，因此，可采用类别平衡的交叉熵损失。类别平衡的交叉熵损失在代码实现中，

途大帅·2023-11-15 18:54

【强化学习】18 —— SAC（ Soft Actor-Critic）

文章目录前言最大熵强化学习不同动作空间下的最大熵强化学习基于能量的模型软价值函数最大熵策略SoftQ-learningSoftQ-IterationSoftQ-Learning近似采样与SVGD伪代码SoftActor-Critic

yuan〇·2023-11-14 22:37

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-11-14 20:11

《程序员的第一年》---------- 数据挖掘之数据处理（C#基于熵的离散化算法代码）

熵（entropy）是最常用的离散化度量之一。它由ClaudeShannon在信息论和信息增益概念的开创性工作中首次引进。基于熵的离散化是一种监督的、自顶向下的分裂技术。

zhongxiaobing·2023-11-14 14:31

自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表

machine-readabledictionary(MRD)机读辞典Macrolinguistics宏观语言学Markovchart马可夫图MathematicalLinguistics数理语言学maximumentropy最大熵M-D

lkf0217·2023-11-14 12:03

Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别（更新：LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别）

综述数据集：MNIST手写数字数据集网络架构：定义了一个三层的一个感知机，其中输入层有28*28个结点，输出层有9个结点，隐藏层为512个神经元（模型中隐藏层的个数不用太多就可以）损失函数：使用的是交叉熵损失函数优化器

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:13

热力学统计物理专业英语词汇

热力学统计物理专业英语词汇work功entropy熵isobaric等压isothermal等温isochoric等容adiabatic绝热enthalpy焓freeenergy自由能surroundings

River Chandler·2023-11-13 14:40

为什么使用交叉熵作为损失函数

为什么使用交叉熵作为损失函数为什么交叉熵可以作为损失函数交叉熵损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉熵而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是，突然有个疑问，为什么损失函数变成使用交叉熵了

zju_huster·2023-11-13 13:06

为什么要用“交叉熵”做损失函数

今天看一个在深度学习中很枯燥但很重要的概念——交叉熵损失函数。

董董灿是个攻城狮·2023-11-13 13:32

频谱测量---测量信号的功率

估计瞬时带宽、瞬时频率、频谱熵和谱峭度。

yishuihan-Oliver·2023-11-13 13:49

大数据-之LibrA数据库系统告警处理（ALM-12040 系统熵值不足）

告警解释每天零点系统检查熵值，每次检查都连续检查五次，首先检查是否启用并正确配置了rng-tools工具或者haveged工具，如果没有配置，则继续检查当前熵值，如果五次均小于500，则上报故障告警。

红烧小肥杨·2023-11-13 12:30

决策树深度探索: 从基础构建到机器学习应用

机器学习第六课决策树概述决策树的基本概念决策树的应用决策树的基本构建节点(Node)分支(Branch)决策树的构造过程信息增益熵(Entropy)条件熵(ConditionalEntropy)信息增益

我是小白呀·2023-11-13 08:32

AV/EDR 免杀逃避技术汇总

目录1.shellcode加密2.降低程序的熵值逃离本地沙箱导入表混淆禁用ETW避免“恶意API调用模式”直接调用系统函数，规避“系统调用hook”删除或覆盖ntdll里面的hook欺骗线程调用堆栈（hooksleep

菜鸟m号·2023-11-13 00:08

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

)与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元交叉熵损失函数

Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

二元交叉熵损失函数是一种常用的机器学习损失函数，它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。

滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

对知识蒸馏的一些理解

软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为

重剑DS·2023-11-11 17:38

二元交叉熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss

这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数，用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度：y_i是标签1或0，p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。loss越小，则表示预测标签与真实标签越接近；反之loss越大。

森林木有熊·2023-11-11 17:07

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数

重剑DS·2023-11-11 17:01

Python机器学习算法入门教程（第四部分）

十九、信息熵是什么通过前两节的学习，我们对于决策树算法有了大体的认识，本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”，这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。

别致的SmallSix·2023-11-11 11:07

基于一维熵和二维熵的值对图像进行处理

8importosimportcv2importnumpyasnp#定义一维Entropy函数defcalcOneDimEntropy(hist):#计算概率分布prob=hist/np.sum(hist,dtype=np.float32)#计算熵entropy

Wzongming·2023-11-11 08:20

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。

Geronimo620·2023-11-11 05:25

双十一，美团为何静悄悄？

Unitimes·2023-11-10 19:26

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。

python收藏家·2023-11-10 16:25

使用最小二乘法求解回归方程并用matplotlib画出回归方程

其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。导入包importpandasaspdim

CSDN_Arice·2023-11-10 06:00

机器学习---决策树算法梳理

决策树算法梳理任务3-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段

言成苟文·2023-11-09 22:54

从零开始学习机器学习五：决策树算法&特征工程

决策树&特征工程目标1简介1.1认识决策树2分类原理2.1熵2.2决策树的划分依据一-信息增益2.3决策树的划分依据二-信息增益率2.4决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5常见决策树类型比较3cart

火航·2023-11-09 22:19

服务器启动 SpringBoot 后访问特别慢的解决方案

他们产生随机数的原理是利用当前系统的熵池来计算出固定一定数量的随机比特，然后将这些比特作为字节流返回。熵池就是当前系统的环境噪音

薛伟同学·2023-11-09 17:42

开发者分享｜『啃书吧：深度学习与MindSpore实践』第二期回归分析

这一节讲了三个问题：只有一个特征值的线性回归问题简单介绍交叉熵多个属性的线性回归问题关于线性回归的作用，P14有这样一句话很提神：线性回归是一个很简单的算法，使用它可以快速地了解很多关于深度学习的基础知识

昇思MindSpore·2023-11-09 15:01

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归1、sigmoid函数2、交叉熵损失函数

Merlin雷·2023-11-09 12:48

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

信息量、熵、联合熵、条件熵、相对熵、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离

信息量I(xi)=log1P(xi)=−logP(xi)I(x_i)=log\frac{1}{P(x_i)}=-logP(x_i)I(xi)=logP(xi)1=−logP(xi)信息量（self-information），又译为信息本体，由克劳德·香农（ClaudeShannon）提出，用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡。任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只

小瓶盖的猪猪侠·2023-11-07 21:41

有关熵、相对熵(KL散度)、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离的内容

写在前面最近学了一些关于熵的内容，为增强自己对这些内容的理解，方便自己以后能够温习，随手记录了相关的介绍，可能有不对的地方，敬请谅解。

Y.IU.·2023-11-07 21:11

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