香农熵第6页

2020-12-03

香农公式。香农定义了信息传速率上限，是信息时代的“圣经”。无论是3G、4G、5G，甚至是

素履之往矣·2024-01-20 22:21

NNL（negative log loss）和 cross entropy loss的区别

首先CE计算的是两个分布（真实分布与预测分布）之间的交叉熵，即距离，以此距离值作为损失值。

大猫子·2024-01-20 22:47

文学到底有用还是无用？其实我们在讨论这个问题之前就已经犯错了

我的读书栏目也不同于其他人的读书栏目，毅然的选择放弃那些博人眼球的八卦，更偏重于文学以及文学审美方面的内容，借用王小波那句话，我这是在做“减熵”运动！

饼子啃书·2024-01-20 21:38

韬略课程：做一个动物保护主义者是一种什么体验？

生物链的存在，本质是负熵循环。一切生命都要尊重，都摸不得碰不得，那么这个负熵循环立即戛然而止。于是，负熵循环不再流动，所有的生命都走向死亡，大地一片死寂与荒芜。可视化一下就是下面这样的情景。

三辰书院·2024-01-20 19:58

2021-02-17

明证，正反，想象，世界，尽限，纯极，道法，轮转，阴阳，因果，众师，业力，傻愣，方圆，生活，单双，苦难，海关，心气，人事，呼吸，静定，成空，行修，能量，规韵，石土，颠倒，混沌，宝藏，离断，退进，头尾，偶熵，

牛磊_fc50·2024-01-20 09:44

lammps+python脚本计算熵

文献中对不同温度下离子的熵进行了计算，数据如下图：lammps手册中和熵（entropy）相关的命令只有computeentropy/atom，但看了看手册上的描述感觉不对劲。

薛定谔的青蛙·2024-01-20 08:14

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

损失函数学习了交叉熵损失、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和Huber损失等常用损失函数。损失函数在训练过程中用于评估模型的性能，目标是最小化这个损失。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和

M.D·2024-01-20 06:16

数学建模学习笔记||TOPSIS&&熵权法

目录评价类问题介绍TOPSIS法算法步骤1.统一指标类型（指标正向化）2.标准化处理3.确定正理想解和负理想解4.计算距离5.计算相对接近度（S越大越接近理想解）熵权法概念过程python代码实现作用声明评价类问题介绍目的

展信佳：）·2024-01-20 00:11

玻尔兹曼常数

它出现在开尔文和气体常数的定义中，出现在普朗克黑体辐射定律和玻尔兹曼熵公式中，并用于计算电阻器中的热噪声。格尔茨曼常数的量纲是能量除以温度，与熵相同。它以奥地利科学家路德维希·玻尔兹曼的名字命名。

计算机辅助工程·2024-01-19 17:08

用RDTSC指令进行性能测试

假设整个宇宙只有一个孤独的光子（单光子热寂），没有任何参考系，那么，宇宙熵持续不变，光子并不知道自己存在空间位移的变化，光子只知道自己震荡的次数，用光子的震荡次数就可以进行计时，度量时间。

御风@户外·2024-01-19 16:12

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

Journey专栏·2024-01-19 04:52

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）

你好，Albert·2024-01-18 21:37

贪婪的多巴胺

如果你能够再做一些反熵增的

阵雨心情·2024-01-18 18:03

熵增定律对个人的影响

熵增定律也同样适用于你个人的发展。比如工作、生活、学习、心情、成长、人际关系等等都与此相关。就拿生活来说，每天会有各种各样的琐事涌来，如果我们任由其发展，那我们的生活就会变得越来越混乱。

Wildman_a9c8·2024-01-18 17:45

时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算

时序分解|Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算目录时序分解|Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-18 09:44

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类前言：在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。

精英的英·2024-01-18 06:11

互联网巨头：必须要裁员吗？

上周，零态编辑部联合钛媒体&新熵关于大厂裁员话题进行了脑暴式探讨，来探寻裁员阴影下，一个时代是否已经消亡，新的时代将在何处开启。以下为部分发言实录：零态LT作者

程序员的店小二·2024-01-18 05:26

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(

bulingg·2024-01-18 04:22

反熵增的作用

在一个阳光温和的下午，你正在海边晒太阳，突然你的朋友在海里抽筋了，需要你去营救，请问你会直接沿直线跑过去，还是像光一样在陆地上跑一段距离，然后再下水呢？32.png如果你是沿直线跑过去，那你可能是没有学过物理，因为那是一条比较慢的路。你的目标是救人，理应找一条最快的线路去营救，否则你的朋友就死了。换一个视角，每个物理过程都是为了达成一个目标。比如某束光从空气射到水里，会发生一次折射，如图所示。根据

多元思考力·2024-01-18 01:26

最大熵

1概述最大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则，也称为最大信息原理。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。

豪_34bf·2024-01-17 21:10

孤立系统的熵为什么不会减少？

先了解一下熵的定义：熵，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。现在常用于泛指各类系统的混乱程度，包括物理系统和社会系统。

两个天才Peter·2024-01-17 14:24

什么是熵增定律

去年一个偶然的机会看了一个视频，介绍“熵增定律”。不长的一个视频，却让人看得非常惊心，因为它阐述的是事实。熵，代表了一种无序程度，那么熵增表示熵在不断地增加，就是无序在不断地严重起来。

121d707aeee9·2024-01-17 12:54

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合二、信息熵1、概述：描述信息的完整性和有序性2、熵（Entropy）信息论中代表随机变量不确定度的度量；熵越大，数据的不确定性越高，信息就越多；

小林打怪中·2024-01-17 12:12

熵减321周报第34篇：看见和相信，成长是非线性的，好目标的意义

hi，朋友们，我是熵减黑客，周五马上就要结束，祝你周末开心快乐哦。(*^^*)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。

熵减黑客·2024-01-17 09:43

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

『学概念找员外』哈希函数之谜题友好

定义如果对于任意n位输出值y，假定k选自高熵分布，如果无法找到一个可行的方法，在比2的n次方小很多时间内找到x，保证

刘员外__·2024-01-17 02:03

宋仕强论道之华强北的“熵增”定律（四十二）：

熵增”是热力学第二定律概念，描述了关于生命体的能量耗散的问题，即当一个封闭系统内没有新的能量输入时，就会逐渐失能无序发展至混乱直至混沌状态,后面我还会讲到“华强北的焓值”。

2401_82557769·2024-01-16 15:13

清醒的活着（十三）

人只有保持开放的心态，链接周边的能量才能不断负熵！人不断打破我执，不断破惑才能真正成长！一切负面感知都源于我执太重！没有中心那个“我”，就没有负面情绪。用了婴儿期的成长出来的“我”，

紫薇宅人·2024-01-16 13:12

岁月无痕

文|蓝熵图片发自App长长的防空警报的声让我突然意识到汶川大地震已经过去了十一年，毛泽东曾写下的那句“三十年，弹指一挥间”，不时在脑中回荡，关于汶川地震，我脑海中仅存了为数不多的一些片段：母亲用自己的身躯撑起坍倒的重墙

蓝熵·2024-01-16 11:32

LLM：Scaling Laws for Neural Language Models 理解

核心公式：本部分来自参考2.第一项是指无法通过增加模型规模来减少的损失，可以认为是数据自身的熵（例如数据中的噪音）第二项是指能通过增加计算量来减少的损失，可

微风❤水墨·2024-01-16 09:39

《鸭子骑车记》

书的作者是大卫.香农。他一举成名的就是绘本《大卫,不可以!》

郝老师高实幼·2024-01-16 07:49

计算机网络第二章(谢希仁)

Nuyoah_日落·2024-01-16 05:39

樊登读书践行笔记100天。第三天。

在书中还认识了另一个词：熵。关于精神熵，我们在工作中只要不小心点就会发生。因为一个个学生随时都可能出现各种问题，还有一个学生背后

蠢了·2024-01-16 04:54

阅读《熵增定律》第1、2章

书名：《熵增定律》作者：何圣君王怡内容：第1章前言，第2章：一切问题的底层规律：熵增定律摘抄1：除了环境，还有另一个重要因素会对人产生影响，这个重要因素是什么呢？答案是：对熵增定律的理解。

雪糕不是雪·2024-01-16 04:29

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型

Blossom i·2024-01-16 02:41

一起读绘本（25）||大卫上学去——在试错中成长

作者大卫•香农就抓住自己小时候想做而不能做、做了就要被说“不可以”等“训言”而写下这些绘本故事。在读绘本之前，先了解一下作者大卫·香农，他是美国凯迪克银牌奖得主。

方海敏·2024-01-16 00:56

奈奎斯特-香农采样定理的理解（结合cos(8.5t)和傅里叶变换）

采样定理，通常被称为奈奎斯特-香农采样定理，是信号处理中的一个基本原则。它解释了如何从连续信号中采样以便在后续能完全重构原始信号。

忙什么果·2024-01-15 14:13

灰度共生矩阵各参数说明

熵（Entropy,ENT)ENT=sum(p(i,j)*(-ln(p(i,j)))是描述图像具有的信息量的度量，表明图像的复杂程序，当复杂程

Alphapeople·2024-01-15 13:49

宋仕强论道之华强北的“熵增”定律（四十二）

熵增”是热力学第二定律概念，描述了关于生命体的能量耗散的问题，即当一个封闭系统内没有新的能量输入时，就会逐渐失能无序发展至混乱直至混沌状态,后面我还会讲到“华强北的焓值”。

chbin9935·2024-01-15 12:51

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵等类损失函数(CE)和回归损失函数如smooth-L1

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

信息论与编码————1.1信息的定义

在一点精确或近似地恢复另一点所选择的信息通信的目的：消除不确定性，获得信息2、消息：能被人的感觉器官所感知（消息中包含信息，是信息的载体，是具体的）3、信号：信道传输的物理量（信号携带消息，是消息的运载工具，可测量、可显示、可描述）香农信息

辣个骑士·2024-01-15 08:48

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值

姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

如何利用因子分析确定权重

常用的权重研究分析方法中，AHP层次分析法，熵值法，组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算，因此在SPSS上利用因子分析法进行计算权重是一种常规做法。

spssau·2024-01-14 22:16

计算机思维、工程思想

——通讯领域的祖师爷——克劳德·香农——《信息论》

中文英文-我选中文·2024-01-14 12:29

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

将回归加入到决策树：image.png分类决策树中，一致性（均匀性）由熵值来度量；数值决策树，则通过统计量（如方差、标准差或平均绝对偏差等）来度量。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

工智能基础知识总结--决策树

决策树分类ID3信息熵：Ent(D)=−∑k

北航程序员小C·2024-01-14 09:23

共读《逆熵增成长之路》自律篇

今天，要和一群优秀的小伙伴共读《逆熵增成长之路》第二章自律篇。一、我们先来谈谈，什么才是真正的自律？

漾KK爱读书·2024-01-14 08:28

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