熵

熵增定律：为什么那么多人因此顿悟了

0|古今中外的牛人都推崇备至如果物理学只能留一条定律，我会留熵增定律。说这句话的人叫吴国盛，清华大学的科学史系主任。虽然你可能会反驳这个观点，难道不是牛顿的力学和爱因斯坦的相对论吗？
卜高山·2023-10-31 20:33

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

最大熵模型（Maxent模型）利用物种的分布与环境数据，采
思考的小猴子·2023-10-31 14:15

思维导图 | 如何可以走进心流？！

因为熵增，生活总会过着过着走向无序，而一旦无序，我们就会心烦意乱，心焦气躁，自然专注不了，更别说进入心
曹华_全脑思维·2023-10-31 11:33

葱油饼

面团葱油一锅煎，满兰堂的老字号；多熵有不适，和口两饼叫；油渍渗透纸，冷热恰恰好；加餐真方便，带走补吃妙；旅行无顾忌，增力可逍遥。图片发自App
45f218f11f0c·2023-10-31 09:51

2018-10-07

灵感来自于“熵”，一种世界存在和运动的原始状态，所以一定不是有序的，清晰的，而是混乱的，不成熟的。我意识到这一点后，
黄豆芽小姐姐·2023-10-31 03:12

从286到酷睿：人脑的升级

第一次看到“脑熵“，我们猝不及防。这两个字算不上生僻字，但它们组合在一起，我们不得不怀疑自己的智力水平。
素素1·2023-10-30 23:05

量化评价和质化评价举例_数据质量量化评价研究与实现

相比使用单个权重计算方法，本文综合Delphi法、层次分析法和基于信息熵的熵权系数法计算综合权重，使得权重进一步客观。针对当层次分析法的判断矩阵经计算不满足一致性时
weixin_39581972·2023-10-30 19:05

熵的理解

熵（shang）的概念从知乎上找到了一些定义：一个孤立系统的熵只会增加不会减少，要减少它的熵，只能对它做功。
XQAR·2023-10-30 18:22

2021-04-19 忘记

4月是动乱的一个月，绩效，重组，谣言，喜悦，愤怒，有的人离开，有的人升迁，有的人默默无闻，这是世界的常态，熵增，变革，发展，淘汰，但真正跟自己相关的，其实不多，所以，不要被噪音打乱了节奏，要继续寻找自己的目标
行动是第一生产力·2023-10-30 03:49

赤子童心应对熵增

出自《万般滋味，都是生活》——丰子恺我思：在面对不可预测的未来，处于一个封闭的系统中，自身仍在原地踏步，从有序变为混乱，出现物理学的熵增定律。
四似四·2023-10-29 20:06

【深度学习-吴恩达】L1-3 浅层神经网络 作业

深度学习概论3浅层神经网络作业链接：吴恩达《深度学习》-Heywhale.com0作业任务用1层隐藏层的神经网络分类二维数据目标：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元计算交叉熵损失实现前向和后向传播
JackSerin·2023-10-29 16:29

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Python机器学习中七种损失函数的科学指南...

作者|KHYATIMAHENDRU编译|CDA数据分析师损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码前言首先想象一下一个场景–你已经在给定的数据集上训练了一个机器学习模型，并且已经准备将其放在客户面前。但是，这个时候你应该如何确定该模型会给出最优的结果呢？是否有一种度量标准或技术可以帮助你快速评估数据集中的模型？当然有了—简单
weixin_39806413·2023-10-29 16:18

基于深度学习的行人属性辨识研究

您的关注是我创作的动力文章目录概要一、实验设计与结果分析3.1CACD数据集及图像预处理二、行人属性识别4.2系统开发环境4.3功能模块实现4.3.1图像采集模块结论概要  本文提供了一个采用更多消耗函数方法的网络模式,将交叉熵损耗函数和经过修改的监控信息中心损失函数方法结合
01图灵科技·2023-10-29 10:48

DL Homework 3

给定训练集,将每个样本输入给前馈神经网络，得到网络输出为,其在数据集上的结构化风险为首先简单解释一下这堆话，结构化风险=经验风险+正则化项,经验风险为，对于函数我们大多数采取的为交叉熵函数，,正则化项为
熬夜患者·2023-10-29 10:53

前馈神经网络

函数2.基于前馈神经网络的二分类任务2.1数据集的构建2.2模型的构建2.2.1线性层算子2.2.2Logistic算子2.2.3层的串行组合2.3损失函数2.4模型优化2.4.1BP算法2.4.2交叉熵损失函数
熬夜患者·2023-10-29 10:20

基于Cassandra的分布式存储数据一致性算法研究

定理1.2BASE理论1.3分布式数据服务中的不同一致性级别二、Cassandra初探2.1Cassandra概述2.2Cassandra数据分区策略2.3cassandra数据一致性策略2.3.1逆熵机制
NCU_CS_丶Xin·2023-10-29 05:04

反熵增

这些现象，其实就是熵增的过程。要过积极乐观的生活，我们就要学会反熵增。屋子乱了，我们就整理一下。这个整理的过程，就是反熵增的过程。
Jack_443b·2023-10-29 02:14

读书笔记-增量学习-EEIL_End-to-End Incremental Learning

基于Distillation知识蒸馏从旧数据中提取代表性样本、Crossentropy交叉熵学习新数据。题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类器和代
谷粤狐·2023-10-29 00:16

2021第8周复盘‖跌妈不认的一周

大家好，欢迎来到“逆熵增者有限责任公司”，把自己比作一个公司，我就是这个公司的CEO，因为最好的个人成长和思维模式转变一定是把你自己当成一家“公司”去经营。
逆熵增者·2023-10-28 20:30

努力的真伪

文|蓝熵图片发自App没有伞的孩子就要学会奔跑，这是一个很励志的小故事，但故事之外还有着很大的歪歪空间，比如说，这个孩子为什么没有伞？
蓝熵·2023-10-28 20:30

情商是我的致命之熵

情商高的人多少都有点自虐，而我有时候实在幼稚，不想委屈自己成全别人，可是发现这样对自己的情绪伤害，才算是真正着了别人的道。w(ﾟДﾟ)w感觉像记日记一样记录下自己的事件和情绪，以便下次遇到相似情况，能尽量好一点处理。1.对朋友习惯叨比一些无关紧要的事情。以前的处理习惯是一脸委屈，自己独自窝火想骂"关您屁事"改进有两种方法，一是放宽心，不理会，默默一笑泯恩仇，这个方法我目前修炼的还不够，慢慢来~。二
野野_0b8d·2023-10-28 14:55

c++性能优化：引用计数

引用计数和自然界一样，玻尔兹曼熵法同样适用于代码世界。小型的软件在面对的用户不断增加的新功能就会需要不断迭代。这样的迭代就会带来代码的混乱，评断代码的混乱标准是衰变率。
chauneyWang·2023-10-28 11:28

基于改进麻雀算法优化变分模态分解（IAMSSA—VMD）的信号分解方法

前言前期博文提出了融合Cat混沌映射+精英反向策略+tent扰动+柯西变异的改进麻雀优化算法（IAMSSA），本期博文将IAMSSA应用于VMD模态数K与惩罚因子（也称平衡参数）alpha的优化，适应度函数为包络熵，
机器猫001·2023-10-28 00:56

VMD参数优化 卷尾候搜索算法( C ap SA)优化VMD的惩罚因子与分解层数

VMD参数优化卷尾候搜索算法(CapSA)优化VMD的惩罚因子与分解层数，适应度函数有，相关系数，峭度值，包络熵，包络熵与峭度比值，MATLAB程序，2021年提出，比较新，适合发文章。
「已注销」·2023-10-28 00:21

三体摘抄

1、在意义之塔上，生存高于一切，面对生存，任何低熵体都只能两害相权取其轻。2、给岁月以文明，而不是给文明以岁月。3、我们不知道三体世界是什么样子，但我们知道人类。4、青铜时代呼叫蓝色空间！
柠檬flora·2023-10-28 00:35

2019-02-07

当内心出现熵增的想法，你要警惕和分清了，这是“内心的大象”的想法。这不是你真我的想法。而且这些想法还会时常从脑海里冒出，这是正常现象，这是常态。对待常态的事物，我们只能以平常心来对待。不要和这些想法较
水原素·2023-10-27 23:54

最小二乘法

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。二.最小二乘法我们以最简单的一元线性模
坚持奋斗的李洛克·2023-10-27 23:46

与形态分类行为等价的一种移位操作

而熵H与最短移动距离和成正比，迭代次数n和熵H成反比。对二值化图片移动规则汇总每个粒子移动一次，位置重合不移动，0不动，单次移动距离恒为1.这次来分类97x系列图片，来验证这一规律让A中有9
黑榆·2023-10-27 22:08

日常混乱

而混乱度可以用熵来表示，比如上课到下课的过程就是混乱度增加的过程，人从受精卵到推进火葬场化作云烟，也是同样的道理。混乱了，就说明我在前进。
皈依摩诃·2023-10-27 20:18

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面
@@老胡·2023-10-27 17:18

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

正负样本如何选取二、动态字典2.1query和key2.2字典特点三、编码器的动量更新3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1目标函数：infoNCE4.1.1softmax4.1.2交叉熵损失
好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion
摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

感知《心流》，幸福成长

听完《心流》，收货了两个全新的概念:心流体验及精神熵。回顾过去，自己的生命中也曾出现过心流。
蓝桑儿_49db·2023-10-27 13:30

CRD3 小陈读paper

数据集也用了好多其实对比实验没什么好看的这个图还是很有意思的常规交叉熵忽略了
：）�东东要拼命·2023-10-27 09:08

【机器学习】决策树（理论与代码）

计算信息熵Ent(D)与信息增益Gain（D）。原理的话就是选取信息增益最大的为根，以此类推。
读书猿·2023-10-27 04:23

交叉熵理解

可以从最大似然估计的角度理解交叉熵：例如一个图片，该图片的类别服从一个分布P(x)，在N次独立同分布实验中（例如让N个人去判断这个图片的类别），该图片类别的观察值为x的次数为N(x)，那么似然值为：取负对数并用样本数
漫彻思特·2023-10-27 04:32

30基于matlab图像清晰度评价指标。一共11种。程序已调通，可直接运行。需要直接拍下。图像剃度的清晰度评价( EOG, Roberts, Tenengrad, Brenner, Variance,

图像剃度的清晰度评价(EOG,Roberts,Tenengrad,Brenner,Variance,Laplace,)，频域评价(离散傅里叶变换，离散余弦变换)，熵值评价，统计值评价(灰度带，自相关函数
顶呱呱程序·2023-10-27 00:58

吃瓜教程3——决策树（西瓜书第四章）

目录一、算法原理从几何角度理解最终目的二、ID3决策树自信息信息熵信息增益ID3决策树三、C4.5决策树增益率一、算法原理从几何角度理解根据某种准则划分特征空间最终目的将样本越分越“纯”二、ID3决策树自信息信息熵
雾里看花的学习日常·2023-10-26 22:12

吃瓜教程task03--决策树

C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.ID3【算法逻辑】最终目的：划分后提高样本纯度，将样本越分越纯（信息熵度量纯度
weixin_46512147·2023-10-26 22:42

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

吃瓜教程ML--笔记三--决策树什么是决策树3种决策树ID3决策树（IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree
暴走小辉·2023-10-26 22:12

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-决策树-task31知识点2具体内容2.1流程2.2划分选择2.2.1信息熵2.2.2信息增益2.2.3
yxyibb·2023-10-26 22:10

吃瓜教程3|决策树

ID3算法假定当前样本集合D中第k类样本所占比例为pk，则样本集合D的信息熵定义为信息增益C4.5算法ID3算法存在一个问题，就是偏向于取值数目较多的属性，因此C4.5算法使用了“增益率”（gainratio
fof920·2023-10-26 22:03

交叉熵函数原理

交叉熵函数交叉熵函数信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵交叉熵函数信息量一个信息的信息量取决于该消息对应事件发生概率的大小。
weixin_42525633·2023-10-26 19:00

matlab图像信息熵交叉熵,【机器学习】信息量，信息熵，交叉熵，KL散度和互信息（信息增益）...

首先先强烈推荐一篇外文博客VisualInformationTheory这个博客的博主colah是个著名的计算机知识科普达人，以前很是著名的那篇LSTM讲解的文章也是他写的。这篇文章详细讲解了信息论中许多基本概念的前因后果，并且很是的直观用了大量的图片，和形象化的解释。git信息量信息量用一个信息所须要的编码长度来定义,而一个信息的编码长度跟其出现的几率呈负相关,由于一个短编码的代价也是巨大的,由
xh moon·2023-10-26 19:58

熵、交叉熵、相对熵（KL 散度）意义及其关系

熵：H(p)=−∑xp(x)logp(x)交叉熵：H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)相对熵：KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x)相对熵（relativeentropy）也叫KL散度
weixin_30388677·2023-10-26 19:58

分类问题中为什么用交叉熵而不用MSE KL散度和交叉熵的关系

1.引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hingeloss）、交叉熵（crossentropy）。
taoqick·2023-10-26 18:25

为什么交叉熵常被用作分类问题的损失函数

1.前言在深度学习领域，交叉熵（CrossEntropy）常被用作分类问题的损失函数。
DeepGeGe·2023-10-26 18:53

交叉熵损失函数

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值
骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

交叉熵函数和KL散度函数

交叉熵函数（Cross-EntropyFunction）和KL散度函数（Kullback-LeiblerDivergenceFunction）都是用来度量两个概率分布之间的差异或相似性的数学函数。
温柔的行子·2023-10-26 18:18

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2
slience_me·2023-10-26 18:23
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