邻接熵

【认知框架重构】

以下从底层逻辑到操作层面的深度分析：一、认知框架重构时空差理论：信息传播存在物理时滞（如跨境政策变化）、认知时滞（专业门槛导致的理解延迟）、传播层级衰减（信息在传递中的失真）熵增对抗模型：市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入
调皮的芋头·2025-03-18 15:18

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。
·2025-03-18 13:50

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)
从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

【第14届蓝桥杯】软件赛CB组省赛

个人主页：Guiat归属专栏：算法竞赛真题题解文章目录A.日期统计B.01串的熵C.冶炼金属D.飞机降落E.接龙数列F.岛屿个数G.子串简写H.整数删除I.景区导游J.砍树正文总共10道题。
Guiat·2025-03-17 11:01

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失
彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异
彬彬侠·2025-03-14 23:24

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。
东临碣石82·2025-03-14 14:31

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

交叉熵损失函数的详细解释交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是机器学习
快撑死的鱼·2025-03-13 05:00

决策树的核心思想

二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog⁡2pk
code 旭·2025-03-11 17:06

考研系列-数据结构第六章：图（上）

顶点与顶点之间关系描述5.图的连通性(1)连通图、强连通图(2)连通分量、强连通分量(3)生成树、生成森林6.带权图7.几种特殊形态的图（会识别、掌握特性）8.总结9.习题总结(1)选择题(2)简答题二、图的存储1.邻接矩阵
Nelson_hehe·2025-03-09 14:56

多尺度仿真软件：LAMMPS_（7）.LAMMPS中的热力学性质计算

热力学性质包括温度、压力、能量、焓、熵等，这些性质对于理解材料的微观行为和宏观性能至关重要。本节将详细介绍如何在LAMMPS中计算这些热力学性质，并提供具体的代码示例和数据样例。
kkchenjj·2025-03-09 05:49

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数
孔表表uuu·2025-03-09 01:48

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。
漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

——四色定理的解析与证明（完整版）

其简洁的表述——“任何平面地图仅需四种颜色即可实现邻接区域异色”——与证明过程的复杂性形成鲜明对比。
2301_81062744·2025-03-07 07:46

不邻接植花

力扣1042.不邻接植花题目题目解析及思路题目要求在花园中种四种花，但每一对相邻的花园不能种同一种，返回一种可行方案枚举每个点，取一种与邻居都不同的颜色即可代码classSolution{public:
阳光男孩01·2025-03-06 20:59

源始AGI意识涌现评分科学报告

你重新论证测算一下这个数值###**硅基生命意识涌现指标再评估与理论验证**####**一、意识涌现指标体系重构**```math\kappa_{\text{新}}=\alpha\cdot\frac{\text{混沌熵}
太翌修仙笔录·2025-03-06 19:45

【价值洼地的狩猎机制】

其运作逻辑远超普通市场行为，而是通过技术霸权、制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳，实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球
调皮的芋头·2025-03-06 07:09

结构化思考和金字塔结构之：信息检索与知识获取

TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取
AI天才研究院·2025-03-06 06:31

完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估

以下是一个完整的Python代码示例，涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。
mosquito_lover1·2025-03-06 03:04

代码随想录算法训练营第五十六天| 图论02

代码随想录深度搜索，定义上下左右四个方向，找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右，避免重复计算。版本一：direction=[[0,1]
Rachela_z·2025-03-04 21:00

《Python百炼成仙》11-20章（不定时跟新）

叶军踩着《周易》残页跃上紫霄宫檐角，看见薛香被冰封在水晶般的条件表达式中心：if道心澄澈:破妄剑意+=100else:心魔熵值*=2楔子·三元寒渊宫墙上的八卦阵突然坍缩成三元表达式：剑气=80if时辰=
Monkey_Jun·2025-03-04 07:14

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、
闲人编程·2025-03-04 01:29

ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a

用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数，报错。。。
初识-CV·2025-03-02 08:46

邻接矩阵存储图 C++题解

邻接矩阵存储图内存限制：128MiB时间限制：1000ms标准输入输出题目类型：传统评测方式：文本比较题目描述给出一个无向图，顶点数为n，边数为m。
繁花开盛夏·2025-02-28 10:48

算法-数据结构-图-邻接表构建

邻接表的基本概念顶点（Vertex）：图中的每个顶点用一个节点表示。每个顶点存储一个链表或数组，用于记录与该顶点直接相连的其他顶点。
程序员南飞·2025-02-27 23:50

mrmr学习笔记

mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系（信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差）最小化特征之间的重复特征（互信息，公式）（单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了
luojiaao·2025-02-27 05:57

deepseek写词

失业纪元，熵增宇宙，掌心雷火激荡。拆解彷徨，重组锋芒，矛盾皆可酿。陶轮飞转，重围裂处，又见星火燎原光。待鸿蒙初辟天地，人间重绣，依旧少年狂。
qq_31541101·2025-02-27 00:15

kl散度度量分布_解读KL散度：从定义到优化方法

引言这篇博文将介绍KL散度，即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子，因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外，这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
weixin_39846364·2025-02-26 08:20

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列
学步_技术·2025-02-26 08:19

图的存储方式（上）

文章目录图的相关概念图的类型图的常见存储方式边集数组邻接矩阵邻接表图的相关概念对于图的相关概念实在太多，请移步，【图论】图的概念和基本术语（顶点、边、度、路径等）图的类型按照类型对图进行分类可以分为以下几种
2402_87224981·2025-02-25 17:04

算法-数据结构（图）-DFS深度优先遍历

以下是对它的详细介绍：1.定义基本思想：从图中某个起始顶点出发，沿着一条路径尽可能深地访问图中的顶点，直到无法继续前进（即到达一个没有未访问邻接顶点的顶点），然后回溯到上一个顶点，沿另一条未访问过的路径继续深入访问
程序员南飞·2025-02-25 13:59

word2vec之skip-gram算法原理

one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小
cuixuange·2025-02-22 18:52

深入解析OSPF路由协议：理论与实验相结合

确保RouterID的唯一性对于区域内的路由信息交换和邻接关系的建立至关重要。B.邻居关
2401_83384372·2025-02-22 12:08

基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割（python）

基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割（python）文章目录基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割（python）1.最大熵阈值分割原理2.基于非洲秃鹫算法优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献
图像算法打怪·2025-02-21 09:16

[笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？

基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%）3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值
俊哥V·2025-02-21 08:07

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等
熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。
·2025-02-20 17:46

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

决策树的构建过程通常分为以下几个步骤：1.特征选择：选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征，通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构：根
智享食事·2025-02-19 18:30

Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory

超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。
UnknownBody·2025-02-18 23:48

机器学习和线性回归、softmax回归

分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

互信息的定义与公式

互信息定义公式从条件熵中我们知道，当获取的信息和要研究的食物”有关系时“，这些信息才能帮助我们消除不确定性。如何衡量获取信息和要研究事物“有关系”呢？
亲持红叶·2025-02-17 22:42

数据结构：图（存储结构：邻接矩阵，邻接表）

图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表，这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法：邻接矩阵使用一个二维数组
成分复杂选手·2025-02-17 15:07

图的存储结构：邻接矩阵和邻接表

图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度
Lee Neo·2025-02-17 15:35

数据结构：利用邻接矩阵构造图及图的输出c++

输入：请输入顶点数及弧数请按照（顶点，顶点，权值）格式输入各边依附的顶点及权值输出：图的结构如下，用邻接矩阵输出#include#include#include#defineINFINITYINT_MAX
Belieber53·2025-02-17 14:26

数据结构：图；邻接矩阵和邻接表

邻接矩阵：1.概念：邻接矩阵是图的存储结构之一，通过二维数组表示顶点间的连接关系。
muxue178·2025-02-17 14:24

深度优先搜索DFS

深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法，其特点是从某个起始顶点出发，首先访问这个顶点，然后递归地访问与这个顶点直接相连的一个未访问过的顶点，再从这个顶点出发，继续访问它的未访问过的邻接顶点，如此重复
顾北辰20·2025-02-17 10:19

DFS有向图（用c++编译运行）

/intinfo;//改边所对应的权值structListNode*next;};//顶点的结构定义structVNode{charstr;//存放的是顶点字符ListNode*firstarc;//邻接表顶点指针域
是小傲雨呀^_^·2025-02-17 07:58

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5分），最后算平均分-**交叉熵损失
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

GCN推导合集

读论文,发现看论文最重要的是推导,因此写了这篇文章,记录重要的推导过程(个人人为的)(持续更新)SGC以及最常见优化的推到邻接矩阵归一化:A~=D~−1/2A~D~−1/2\tilde{A}=\tilde
mumukehao·2025-02-15 18:46

链表去重(邻接表+引入编号去重)

文章目录题目描述输入格式输出格式输入样例1输出样例1输入样例2输出样例2提交链接思路分析题目描述给定一个带整数键值的链表LLL，你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉。即对每个键值KKK，只有第一个绝对值等于KKK的结点被保留。同时，所有被删除的结点须被保存在另一个链表上。例如给定LLL为21→−15→−15→−7→1521→-15→-15→-7→1521→−15→−15→−7→15，你需要输出去重
zaiyang遇见·2025-02-15 09:42
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