Entropy 第26页

【20200408】数据挖掘DM课程课业打卡五之决策树&求解信息增益

课程课业打卡五之决策树&求解信息增益一、填空题二、知识点巩固1、分类相关概念2、解决分类问题的一般方法3、用决策树归纳分类4、关于决策树算法:5、决策树构建6、关于三种著名的决策树7、ID3算法—期望信息/熵(entropy

发芽ing的小啊呜·2022-04-27 07:00

深度学习基础之代价函数

文章目录一、代价函数概述二、代价函数的原理三、常见的代价函数1.二次代价函数(quadraticcost)2.交叉熵代价函数(cross-entropy)3.对数似然代价函数(log-likelihoodcost

陈小虾·2022-04-26 07:31

Python机器学习之决策树

（属性选择的先后顺序）列名：属性可以通过熵值信息增益信息增益率1.熵(entropy)是信息的度量单位，是一种对属性“不确定性的度量”。属性的不确定性越大，把它搞清楚所需要的

*猪耳朵*·2022-04-18 07:13

机器学习及深度学习基础---7.20课堂笔记

无监督学习3.基本概念3.1模型3.2学习准则3.3损失函数3.3.1.idealloss3.3.2.Squareloss3.3.3.Sigmoid+Squareloss3.3.4.Sigmoid+Crossentropy3.3.5

Cyril_KI·2022-04-14 07:38

Pytorch入门实战（2）-使用BP神经网络实现MNIST手写数字识别

Pytorchnn.Module的基本使用Pytorchnn.Linear的基本用法PytorchVisionTransforms的基本使用Pytorch中DataLoader的基本用法Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

iioSnail·2022-04-10 08:46

pytorch学习笔记——手动实现loss函数

这里写目录标题1.手动实现BCELoss损失函数2.手动实现CrossEntropyLoss损失函数1.手动实现BCELoss损失函数BCELoss损失函数，又称“二元交叉熵损失函数（binarycrossentropyloss

冲上云霄！·2022-04-10 00:19

【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数

MUCT（276个受试者）+MobileNetV3文章目录【Pytorch】常见的人脸身份识别损失函数0、Softmax（激活函数）1、NLLLoss（负对数似然损失）1）源码解析2）实验2、CrossEntropyLoss

王小希ww·2022-04-10 00:17

pytorch各种交叉熵函数的汇总具体使用

一、引言最近被pytorch的各种交叉熵损失弄迷糊了，现在我所知道的交叉熵损失有：torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.BCELoss()torch.nn.BCEWithLogitsLoss

搞视觉的张小凡·2022-04-10 00:43

李宏毅机器学习笔记3——卷积神经网络

输出的y’与yhead的Crossentropy越小越好。tensor张量向量里的值代表某一个位置颜色的强度。

vincewm·2022-04-04 10:16

为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）

nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失用法：output是网络的输出，size=[batch_size,class]#如网络的batchsize为128，数据分为10类，则size

ning++·2022-04-04 07:12

刘天栋：开源是打破内卷的最好方式

熵，Entropy，一个描述系统状态的函数，最初诞生于热力学，用来测量不能做功的能量总数。之后被引申到信息论、生物学、控制论、概率论等各个学科，成为其中重要的参考值和变化量。

·2022-04-02 11:04

pytorch lstm时间序列预测问题踩坑

这里写目录标题1.做时间序列问题2.问题1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出2.损失函数注意：不能用交叉熵nn.CrossEntropyLoss()注意2：真实值（目标值）必须是两个维度，否则会警告

认真学习pytorch·2022-03-26 07:31

深度学习之目标检测（五）-- RetinaNet网络结构详解

网络结构详解深度学习之目标检测（五）RetinaNet网络结构详解1.RetinaNet1.1backbone部分1.2预测器部分1.3正负样本匹配1.4损失计算2.FocalLoss2.1CrossEntropyLoss2.2BalancedCrossEntropy2.3FocalLoss

木卯_THU·2022-03-21 07:19

paddle.nn.functional.cross_entropy中的soft_label时间消耗问题

最近在跑模型的时候发现，同样在imagenet1k数据集，256大小的batchsize下，我自己的模型训练一个epoch需要几乎一个小时，而PiT则差不多只需要半个小时。但是将batchsize调整为64之后时间又几乎相同。测试后发现：单独在本机上测试，经过对比后发现时间开销主要在计算loss时，使用相同的api测试代码：importpaddle.nnasnnimportpaddleimport

shier_smile·2022-03-18 05:07

机器学习基础：交叉熵损失（Machine Learning Fundamentals: Cross Entropy Loss）

前言交叉熵损失函数是分类问题里面一个非常常用的函数，本文就其物理意义进行两方面解读，一是从信息论的角度，另一个是从概率密度估计的角度来讲。信息论的角度在我本科的学习过程中，给我印象最深的理论要数傅里叶变换和香农信息论了，傅里叶变换让我们从另一个角度观察和理解世界，颠覆了我对信号和系统的认识。信息论让我对信息的解析和传递产生了极大的兴趣，因此我十分佩服傅里叶和香农（以上是题外话，哈哈）。好了，言归正

我就是王钢蛋·2022-03-16 07:32

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数，其具体公式为：1.交叉熵损失函数由来交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性

误入cv的渣硕一枚~·2022-03-16 07:58

深度学习 | 交叉熵损失函数

文章目录CrossEntropyErrorFunction一，信息量二，熵三，相对熵（KL散度）四，交叉熵五，交叉熵损失函数参考CrossEntropyErrorFunction交叉熵损失函数一，信息量信息量

JUST LOVE SMILE·2022-03-16 07:48

深度学习中的优化标准：交叉熵与均方误差

2、完美解释交叉熵这篇文章通过几个简单的例子来解释和总结什么是交叉熵（CrossEntropy）以及机器学习分类问题中为什么使用交叉熵。

粒米LALA·2022-03-16 07:17

【学习笔记】标签噪声下用于鲁棒性学习的对称交叉熵损失函数

ICCV2019OpenAccessRepository(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Wang_Symmetric_Cross_Entropy_for_Robust_Learning_With_Noisy_Labels_ICCV

Ace2NoU·2022-03-16 07:35

分类准确率和交叉熵损失的变化关系

目录1.背景2.基本概念2.1准确率2.2交叉熵损失3.两者之间的变化关系4.引用1.背景最近做实验（分类问题）的过程中发现，随着训练集的平均交叉熵损失（AverageCrossEntropy，ACE）

NODIECANFLY·2022-03-16 07:58

通俗易懂讲解HMM（隐马尔可夫模型）

什么是熵(Entropy)简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。

方克明·2022-03-14 07:19

机器学习笔记——逻辑回归

决策函数：sigmoid损失函数：cross-entropy为什么不用平方误差做损失函数？因为我们希望接近最优解的地方梯度小，而远离最优解的地方梯度大。从下图可以看出来，平方误差不满足我们的要求。

千君一发·2022-03-11 07:10

基于机器学习的恶意样本静态检测的代码详解(ember)

文章目录1.类与类之间的关系2.每个类的详细分析2.1ByteHistogram2.2ByteEntropyHistogram2.3SectionInfo2.4ImportsInfo2.5ExportsInfo2.6GeneralFileInfo2.7HeaderFileInfo2.8StringExtractor2.9DataDirectories2.10PEFeatureExtractor

herosunly·2022-03-08 07:21

知识卡片信息熵

信息熵InformationEntropy信息论中的熵(entropy)信息熵log(1/p)的图像如下，是单调递减函数，不确定性越大，事件发生的概率越小。

「已注销」·2022-03-03 07:41

交叉熵损失函数，softmax与数值稳定性

1.2交叉熵损失函数的直观理解2.softmax与数值稳定性2.1exe^xex数值溢出问题2.2在TensorFlow中，自定义交叉熵损失函数-不推荐2.3TensorFlow中两种方式计算CrossEntropy2.3.1

小孟Tec·2022-02-28 07:44

交叉熵损失函数(Cross Entropy Error Function)与均方差损失函数(Mean Squared Error)

项目github地址：bitcarmanleeeasy-algorithm-interview-and-practice欢迎大家star，留言，一起学习进步1.均方差损失函数(MeanSquaredError)均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。计算方式也比较简单MSE=1N(y^−y)2MSE=\frac{1}{N}(\haty-y)^2MSE=N1(y^−y)2其中，N

bitcarmanlee·2022-02-28 07:09

用pytorch踩过的坑

知乎土豆https://www.zhihu.com/people/FesianXupytorch中的交叉熵pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-02-26 09:00

Weighted cross entropy and Focal loss

Weightedcrossentropy 如果对交叉熵不太了解的请查看，彻底理解交叉熵加权交叉熵思想是用一个系数描述样本在loss中的重要性。

xingzai·2022-02-19 15:14

Wrathful deities conter entropy 忿怒尊对抗熵

Wrathfuldeitiesconterentropy忿怒尊对抗熵，2015年2015年150x150cmDigitalpainting,lightspot,transparentfilmWeliveinandigitalera.Wealwaysthoughtmatterproducedinformation

吴达立·2022-02-19 03:22

“轮椅很小幸好宇宙足够大”

我对霍金的了解仅限于半知半解看了他关于宇宙科普的纪录片，记住了一个概念，并知道了entropy的存在：熵定律表明宇宙中的有序都注定会走向无序，这是宇宙的基本设定。

陀思妥耶夫司机大师傅·2022-02-14 02:38

pytorch 损失函数及其应用代码详解

1、criterion=nn.CrossEntropyLoss():交叉熵函数criterion(prediction,lable)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，能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值

深度学习努力中·2022-02-12 19:36

人工智能入门学习笔记（三）(PyTorch)

ArtificialNeuralNetwork-Back-Propagationpass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(MeanSquareError)均方误差CE(CrossEntropy

Jerome_Fan·2022-02-11 07:51

决策树算法梳理

在信息论中，熵（英语：entropy）是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里，“消息”代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。

小小尧·2022-02-10 13:18

【TensorFlow API - 2】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？

top_小酱油·2022-02-09 18:49

什么是熵，如何计算？

1.什么是熵熵（Entropy）原本是一个热力学概念，用来描述物质的混乱程度。熵越大，物质越混乱。

一位学有余力的同学·2022-02-09 05:37

交叉熵损失函数原理详解

交叉熵损失函数原理详解之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，

顾子豪·2022-02-08 21:14

Tensorflow 2 “自动求梯度” - tf.GradientTape.gradient()

tf.GradientTape.gradient一、单次调用（一阶导数）二、计算同个函数的多阶导数（注意要手动释放资源）三、高阶导数四、对python控制流求梯度五、举例-MSEGradient、Crossentropygradient

muxinzihan·2022-02-08 10:37

机器学习实验二（李宏毅-判断年收入）

、设计思想3.1文件描述3.2模型方法3.2.1GaussianDistribution3.2.2偏微分计算3.2.3LogisticRegression3.2.4Lossfunction（CrossEntropy

lunan0320·2022-02-07 07:47

《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树（附可视化和代码）

目录走进决策树案例一案例二灵魂的树决策树的选择机制节点纯度的度量规则纯度的度量方法决策树算法背景介绍信息(Information)和信息的量化信息熵(InformationEntropy)条件熵(ConditionalEntropy

王小王-123·2022-02-07 07:32

Lecture 5 | Convergence in Neural Networks

andcrossentropyerrorisjustanapproxoftheaccuracysometimes,minimizingthecrossentropyisnotminimizingtheaccuracyperceptronandsigmoidNNcanfindthedecisionboundarysucces

Ysgc·2022-02-06 08:32

ONOS intra-clusters东西向通信

ONOS集群内的多个instance间通过TCP连接建立通信(目的端口是9876)，包括Raft，Anti-entropy，Heatbeat以及其它的数据同步信息，ONOS通过数据包中的metadata

铛铛铛铛铛_9003·2022-02-03 07:26

信息熵，KL散度，JS散度

信息熵信息熵(informationentropy),是一种度量随机变量包含信息的多少的指标。在介绍信息熵之前，可以先了解一下何为信息。信息可以理解为随机事件发生时，令人吃惊的程度。

坐看云起时zym·2022-02-02 21:46

论文阅读“Deep Clustering via Joint Convolutional Autoencoder Embedding and Relative Entropy Minimizat...

GhasediDizajiK,HerandiA,DengC,etal.Deepclusteringviajointconvolutionalautoencoderembeddingandrelativeentropyminimization

掉了西红柿皮_Kee·2021-12-24 10:57

一文弄懂交叉熵损失

引言今天来好好地捋一捋交叉熵损失(CrossEntropyLoss)。从信息熵入手，再到极大似然估计，然后引入KL散度，最后来看KL散度与交叉熵的关系。

愤怒的可乐·2021-12-05 20:10

Soft Actor Critic算法论文公式详解

论文地址：SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor文章目录1.符号说明

白水baishui·2021-11-29 13:46

【机器学习算法】为什么交叉熵可以用作逻辑回归(分类模型)的损失函数 ?

文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(CrossEntropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数

helton_yann·2021-11-21 09:25

DataWhale——人工智能、机器学习与深度学习绪论

按照监督方式深度学习主要应用数学基础张量基本知识矩阵的秩：矩阵的逆矩阵的广义逆矩阵矩阵分解矩阵特征分解常见的概率分布二项分布均匀分布高斯分布***指数分布多变量概率分布条件概率联合概率条件概率和联合概率的关系贝叶斯公式（重点掌握）常用统计量信息论熵(Entropy

小陈phd·2021-11-17 10:26

2021-10-31

信息熵（informationentropy）假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk（k=1,2,…,|y|），则D的信息熵定义为：Ent(D)=

xyj_xyjxyj·2021-10-31 20:24

【机器学习】机器学习之决策树（基于ID3、CART挑选西瓜）

目录一、决策树介绍1.基本流程2.选择划分因素（1）信息熵（informationentropy）（2）信息增益（informationgain）（3）增益率（gainratio）（4）基尼指数（Giniindex

Max_Shy·2021-10-24 17:56

【PyTorch基础教程15】循环神经网络RNN（学不会来打我啊）

学习总结（1）RNN的激活函数一般用tanh（范围在-1到1之间），之前多分类问题的最后一层用的torch.nn.CrossEntropyLoss（注意已经包括softmax了），而前面的层使用relu

山顶夕景·2021-10-23 20:00

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