Entropy 第24页

生成专题1 | 图像生成评价指标 Inception Score （IS）

熵entropy可以被用来描述随机性：如果一个随机变量是高度可预测的，那么它就有较低的熵；相反，如果它是乱序随机的，那么它就是有较高的熵。这和训练分类网络所用的交叉熵是同一个道理。如下图

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-10-31 10:27

python通过信息增益的方法进行字符型离散特征之间的相关性分析

，通过计算信息增益来度量离散特征与目标特征之间的相关性离散特征：accept_from目标特征：CODE代码实现：importpandasaspdimportnumpyasnp#信息熵definfo_entropy

赴前尘·2022-10-29 07:32

动手深度学习：计算机视觉——语义分割

步幅和多通道与矩阵变换的联系使用矩阵乘法来实现卷积使用矩阵乘法来实现转置卷积使用全卷积网络FCN进行语义分割构造模型特征提取层1×1卷积层和转置卷积层初始化转置卷积层读取数据集训练编辑预测需要注意的函数net.children()和listF.cross_entropy

iwill323·2022-10-28 20:27

【Python】近似熵，样本熵，模糊熵计算高效版

文章目录前言整体思路1近似熵(ApproximateEntropy,ApEn)1.1理论基础1.2python第三方库实现1.3基于多线程numpy矩阵运算实现2样本熵(SampleEntropy,SampEn

记录无知岁月·2022-10-28 13:16

吴恩达-机器学习-简单神经网络实现

2.搭建了一个两层的简单神经网络第一层网络：三个神经元，第二层网络：一个神经元激活函数：Sigmoid损失函数：二值交叉熵Binary-Cross-entropy优化算法：Adam迭代次数：十次3.输入两个测试函数进行预测输出结果

StrawBerryTreea·2022-10-25 15:48

李宏毅2021春季机器学习课程笔记7： Seq2seq & Transformer

2.2Non-autoregressive（NAT）2.3Crossattention4.Training4.1CopyMechanism4.2GuidedAttention4.3BeamSearch4.4Crossentropy

Andy in boots·2022-10-24 18:00

[机器学习] 信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

参考：https://blog.csdn.net/Dby_freedom/article/details/83374650参考：https文章目录1.什么是熵(Entropy)？

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-10-22 07:34

python 调用entropy库时报错：numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)解决办法

调用entropy库时报错：numba.errors.UntypedAttributeError:Failedatnopython(nopythonfrontend)解决办法最近想用python计算功率谱密度的熵

imaginist233·2022-10-21 20:05

神经网络中的梯度下降——Gradient Descent

下面是交叉熵(crossentropy)成本函数，不具体介绍2梯度下降为什么能

NPC_0001·2022-10-16 15:50

一起捋一捋机器学习分类算法~

entropyloss是如何定义的？最后，分类算法调参常用的图像又有哪些？答不上来？别怕！一起来通过这篇文章回顾一下机器学习分类算法吧（本文适合已有机器学习分类算法基础的同

FMI飞马网·2022-10-12 22:34

机器学习（吴恩达）——小白笔记（8）：Tensorflow实现

来确定训练模型确定损失函数和成本函数利用参数值的梯度下降函数，找出使得成本函数局部最小的值训练神经网络的步骤创建神经网络的模型架构根据模型确定损失函数和代价函数：二分类问题，回归问题其中二元交叉熵（binarycrossentropy

·2022-10-11 16:47

KL散度 JS散度熵

KL散度JS散度熵1.自信息和熵1.1自信息selfinformation1.2熵entropy2.KL散度Kullback-Leiblerdivergence2.1定义2.2KL散度与熵、交叉熵之间的关系

L2_Zhang·2022-10-10 19:50

损失函数InfoNCE loss和cross entropy loss以及温度系数

还是基础知识的搬运哦（1）对比学习常用的损失函数InfoNCEloss和crossentropyloss是否有联系？（2）对比损失InfoNCEloss中有一个温度系数，其作用是什么？

tt姐whaosoft·2022-10-07 12:24

NER文献溯源-v2核心技术方法

目录1资源：2解码算法：1.HiddenMarkovModels(HMM)2.DecisionTrees(S.Sekine1998)——决策树3.MaximumEntropyModels(ME)4.SupportVectorMachines

做好当下，一切随缘吧·2022-10-06 07:49

交叉熵函数推导CrossEntropy

从根上讲起1.1期望1.2熵Entropy[1]信息量[2]熵的公式[3

JasonAlpha·2022-10-04 22:00

医图分割_半监督_左心房3D MRI_MICCAI2020 Local and Global Structure-Aware Entropy Regularized Mean Teacher

LocalandGlobalStructure-AwareEntropyRegularizedMeanTeacherModelfor3DLeftAtriumSegmentationAbstractintroductionmethodEntropyRegularizedMeanTeacher

yangzy_zy·2022-10-04 11:32

【医学图像处理】 2 灰度直方图、图像二值化（阈值分割）

直方图均衡化1.3.1全局均衡化1.3.2自适应（局部）均值化2图像二值化（阈值分割）2.1二值化理解2.2求取最优二值化阈值的算法（固定阈值）2.2.1Isodata算法2.2.2OTSU算法2.2.3Entropy

不断进步的咸鱼·2022-10-02 07:22

softmax回归与交叉熵损失crossentropy的详细推导

目录（1）softmax（2）one-hot编码（3）交叉熵crossentropy（1）softmax对于一个多分类问题，经过隐藏层的计算（式1），输出是对应类别的得分。

山上的小酒馆·2022-10-01 07:44

softmax与交叉熵

内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x

懒竹子bamboo·2022-10-01 07:17

python 信息熵（含联合熵、条件熵）

三、python实现importmathfromcollectionsimportCounterdefEntropy(DataList):'''计算随机变量的熵'''counts=len(DataList

数据分析小鹏友·2022-09-30 13:31

Pytorch loss相关学习

一常用损失函数CrossEntropyLoss分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。

五小白·2022-09-30 07:52

熵的基础理论（信息熵、交叉熵、霍夫曼编码、条件熵、互信息、KL散度）

文章目录信息量（Information）信息熵（InformationEntropy）熵的性质熵与霍夫曼编码条件熵（ConditionalEntropy）联合熵（JointEntropy）交叉熵（CrossEntropy

十里清风·2022-09-28 12:51

卷积神经网络（CNN）运动鞋品牌识别|项目三

（完成）拔高（可选）：1.使用categorical_crossentropy(多分类的对数损失函数)完成本次选题。（完成）2.探究不同损失函数的使用

希言不吸烟哟·2022-09-23 22:11

Python实现熵值法

函数功能熵值法计算各项目综合得分函数调用The_Entropy_method.get_weights(data,name_list=None)输入参数data：二维数组，指标数据name_list：指标正负向

这般女子·2022-09-22 07:01

NNDL 作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.平方损失函数(MSE)表达式：交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)表达式：1.交叉熵的由来交叉熵最早可以追溯到上学期学习信息论知识

笼子里的薛定谔·2022-09-22 07:14

（pytorch进阶之路）交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度

文章目录CEloss负对数似然KL散度BCElossCOSINEEMBEDDINGLOSSCElosstorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average

likeGhee·2022-09-21 10:20

刘二大人 PyTorch深度学习实践笔记 P9 多分类问题

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P9多分类问题P9多分类问题1、softmax函数2、作业：CrossEntropyLossvsNULLossINLLLoss损失函数IICrossEntropyLoss

小白*进阶ing·2022-09-21 07:13

MATLAB图像分割——使用纹理滤波器分割图像

文章目录1.基本步骤2.具体实现1.读取图像2.创建纹理图像3.分别显示图像的底部纹理和顶部纹理4.使用entropyfilt进行滤波分割5.使用stdfilt和rangefilt进行滤波分割1.基本步骤

计算机视觉从零学·2022-09-14 07:16

决策树的Python实现

目录概述决策树决策树的剪枝优缺点决策树的构建特征选择/计算公式不纯度香农熵(Entropy)信息增益(InformationGain)基尼(Gini)指数分支度(InformationValue)信息增益率

不要做码农呀·2022-09-12 17:22

LeNet 网络复现

https://ieeexplore.ieee.org/document/726791参数总量：61706一些固定的超参数batch_size=64lr=0.001criterion=nn.CrossEntropyLoss

RaphaelCA·2022-09-08 08:55

R语言 ggdendro_谱系图

如果base自带不够，可以使用philentropy包求距离矩阵。默认计算行之间的距离，如果要求列之间的距离，请先转置矩阵。返回dist类对象。

Mrrunsen·2022-09-07 09:28

【深度学习】——损失函数（均方差损失和交叉熵损失）

损失函数在【机器学习基础】中有所提及，在深度学习中所使用最多的是均值平方差（MSE）和交叉熵（crossentropy）损失，这里着重介绍一下这两个损失函数及其在tensorflow中的实现。

Uniqe·2022-09-05 22:00

分类问题的评估（二分类&多分类）

目录一、准确率二、平均准确率三、基于相似度的评价指标四、ROC曲线：五、混淆矩阵（ConfusionMatrix）六、Kappa系数七、分类报告八、神经网络多分类问题可以用binary-crossentropy

"灼灼其华"·2022-09-04 07:43

西瓜书第四章决策树笔记

第四章决策树信息熵首先引入信息熵informationentropy的概念，来度量样本数据的纯度。数据越杂乱，则信息熵越高。

babybabyC·2022-08-27 07:09

Logistic回归与最大熵模型

最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。本章首先介绍逻辑斯谛回归模型，然后介绍最大

M1911616095·2022-08-22 22:06

Pytorch实战——知识点记录（二）

TypicalLoss-meansquereerror(MSE)均方误差pytorch中求meansquereerror的梯度有两种方式：backward()函数（这个更方便）torch.autograd.grad()函数用法示例-crossentropyloss-Entropy

H.Chi·2022-08-22 07:32

【Pytorch基础】torch.nn.BCELoss()和torch.nn.BCEWithLogitsLoss()损失函数

2.2torch.nn.BCEWithLogitsLoss()3参考文献1交叉熵损失函数在之前的损失函数介绍中已经解释过，什么是交叉熵损失函数以及其数学原理（【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss

一穷二白到年薪百万·2022-08-21 13:53

【论文笔记】Semi-supervised Domain Adaptation via Minimax Entropy(ICCV 2019)

论文：https://arxiv.org/abs/1904.06487v5代码：http://cs-people.bu.edu/keisaito/research/MME.html1.介绍本文主要针对半监督领域自适应的场景，在分类器后加入一个分类层，用线性层中的每个类别对应的特征向量原型，与特征提取器出的样本特征向量相乘得到属于该类别的概率。利用对抗训练方式分别对分类层进行熵最大化，对特征提取器进

49号西瓜·2022-08-18 07:32

深度学习之损失函数的介绍【详解】

文章目录1、CrossEntropyLoss（交叉熵）2、BinaryCrossEntropyLoss（二元交叉熵）3、BalanceBinaryCrossEntropyLoss（平衡二元交叉熵）4、FocalLoss1

全息数据·2022-08-17 13:19

【深度学习】损失函数详解

损失函数的分类回归损失L1LossL2LossSmoothL1LossIoULossIoULossvsLxLossGIoULossDIoULossCIoULoss分类损失EntropyCrossEntropyK-LDivergenceDiceLossDiceLossvsCEFocalLossReference

LogosTR_·2022-08-17 13:15

算法手记整理

社区挖掘8、one-classSVM9、PCA+DBSCAN10、SimHash11、编辑距离12、分词工具13、孤立森林14、局部敏感哈希15、局部敏感16、时序异常检测17、GNN_图神经网络18、entropy

明日韭菜·2022-08-17 07:28

论文解读（SEP）《Structural Entropy Guided Graph Hierarchical Pooling》

论文信息论文标题：StructuralEntropyGuidedGraphHierarchicalPooling论文作者：JunranWu,XueyuanChen,KeXu,ShangzheLi论文来源

关注我更新论文解读·2022-08-16 17:00

深度学习入门 (三)：神经网络的学习

的读书笔记参考：知乎：Eureka机器学习读书笔记、“西瓜书”、《统计学习方法》目录损失函数(lossfunction)为何要设定损失函数均方误差(meansquarederror)交叉熵误差(crossentropyerror

连理o·2022-08-16 07:20

pytorch 学习率动态衰减

0.01)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=5,gamma=0.1)loss_func=torch.nn.CrossEntropyLoss

清纯世纪·2022-08-15 07:26

交叉熵与对数似然分析

信息传输信息压缩熵(Entropy)在信息论中，熵用来衡

孤飞·2022-08-13 19:00

MindSpore：损失函数nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits 解析

关于Softmax机器学习中有一个经典的方法：逻辑回归(LogisticRegression)。它属于一种有监督学习(SupervisedLearning)方法。逻辑回归输出的范围为0-1的值，表示概率，并依据概率的大小将样本归类，其中包括二分类问题与多分类问题。二分类逻辑回归模型输出一个值，该值用于表示样本属于其中一类的概率，多分类逻辑回归模型的输出结果为所有类别的概率分布。在多分类深度神经网络

·2022-08-11 17:32

深度学习常用概念

线性回归连续常用激活函数relu常用损失函数mse平方差逻辑回归0,1分类(概率）常用激活函数sigmoid常用损失函数交叉熵binary_crossentropysoftmax分类（概率）多分类，样本分量之和为

路新航·2022-08-11 14:10

Pytorch和TensorFlow的softmax函数使用区别小记

【背景】Pytorch官方给的CNN模型中，在最后的分类层中并没有使用softmax函数、【异同】pytorch里面提供了一个损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss，这里面整合了softmax

瓜波牛排·2022-08-10 07:03

论文阅读“Robust deep multi-view subspace clustering networks with a correntropy-induced metric”

Xiaomeng&Yin,Qiyue&Zhao,Xiaojie&Yao,Li.(2022).Robustdeepmulti-viewsubspaceclusteringnetworkswithacorrentropy-inducedmetric.AppliedIntelligence

掉了西红柿皮_Kee·2022-08-01 20:17

排列熵、模糊熵、近似熵、样本熵的原理及MATLAB实现之近似熵

实现”系列博文的最后一篇，关于排列熵、模糊熵、样本熵的内容请阅读博客：排列熵模糊熵样本熵近似熵四、近似熵1.简介2.基本原理3.MATLAB代码参考文献四、近似熵1.简介近似熵（approximateentropy

Zhi Zhao·2022-08-01 10:52

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