Entropy 第27页

python3 seq2seq_model.py 对应代码解读抽取式提取+生成式提取摘要代码解读------摘要代码解读5------第一章

MultiHeadAttention网络层layers.pyMultiHeadAttention类别中的pay_attention_to函数的调用新的损失函数：稀疏Softmax的调用seq2seq_model.py之中的CrossEntropy

唐僧爱吃唐僧肉·2021-10-23 15:01

【PyTorch基础教程12】图像多分类问题（学不会来打我啊）

学习总结（1）本次图像多分类中的最后一层网络不需要加激活，因为在最后的Torch.nn.CrossEntropyLoss已经包括了激活函数softmax。

山顶夕景·2021-10-19 11:29

bert 模型压缩原理

比较经典的压缩尺寸是12*768->6*384下面以classifiertask为例子，讲一下bert模型压缩的原理和实现.classifiertask的model的结构：BERT-->MLP-->cross_entropy_loss2

小小兰哈哈·2021-10-17 11:18

最大熵模型 (maximum entropy model)

本文为《统计学习方法》的读书笔记目录最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的约束条件最大熵模型的定义最大熵模型的学习约束最优化问题对偶问题(求解最大熵模型)最大熵模型的更一般形式小例子极大似然估计最大熵模型的极大似然函数最大熵模型的对偶函数极大似然估计与对偶函数极大化模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法(improvediterativescaling,IIS)拟牛顿法最大熵原理最大熵原理是概率模型

连理o·2021-10-14 16:55

Python机器学习pytorch交叉熵损失函数的深刻理解

目录1.交叉熵损失函数的推导2.交叉熵损失函数的直观理解3.交叉熵损失函数的其它形式4.总结说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，脑海中立马浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉

·2021-10-12 10:59

理解「交叉熵」损失函数（包含自信息、信息熵、KL散度、交叉熵概念整理）

文章目录引言自信息（self-information）信息熵/香农熵（Entropy）KL散度（Kullback-Leibler（KL）divergence）交叉熵（cross-entropy）分类任务中的交叉熵损失

虾米小馄饨·2021-10-09 22:27

pyTorch深度学习softmax实现解析

目录用PyTorch实现linear模型模拟数据集定义模型加载数据集optimizer模型训练softmax回归模型Fashion-MNISTcross_entropy模型的实现利用PyTorch简易实现

·2021-10-03 21:31

通俗易懂——信息和熵

文章目录1信息熵2条件熵3互信息4相对熵（交叉熵，KL散度） 1948年，香农在著名的论文“通信的数学原理”中首次提出了熵（Entropy）的概念，这也解决了信息的度量问题，并量化了信息的作用。

Weiyaner·2021-08-21 18:41

条件随机场|机器学习推导系列（二十一）

LR的损失函数为交叉熵损失函数，这类模型也叫做对数线性模型，一般地，又叫做最大熵模型（MaxEntropyMo

酷酷的群·2021-08-02 17:12

北京/汉熵通信，技术招募，算法工程师

公司介绍汉熵通信简介汉熵通信有限公司（ChinaEntropyCo.,Ltd.简称：汉熵通信）是拥有自主知识产权的工业物联网整体解决方案提供商和运营商。

·2021-07-30 17:06

基于迁移学习的语义分割算法分享与代码复现

第一篇：《Learningtoadaptstructuredoutputspaceforsemanticsegmentation》，第二篇《ADVENT:AdversarialEntropyMi

·2021-07-27 19:30

2021-05-16bert学习

MASK单词与原本的数据one-hot编码进行cross-entropy的loss计算【cls】开始【sep】中间预测上下句的话，要使用上面两个符号使用[cls]作为输出判断两个句子yesortrue防止因为使用某位置的

Cipolee·2021-06-27 14:08

机器学习Decision Tree

下面是决策树学习的基本算法（参考南京大学机器学习周志华教授课件）：决策树算法主要讲解一下ID3决策树，ID3是通过informationentropyorGini计算最大样本信息增益，之后对样本通过该特征进行划分

披风海胆放·2021-06-27 12:56

浅谈交叉熵

一：定义交叉熵（crossentropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。

武耀文·2021-06-24 20:20

ClickHouse版本19.3.3发布

＃4287（AlexZatelepin）添加了entropy计算香农熵的聚合函数。＃4238（Quid37）添加了向INSERTINTOtblVALUE

ming416·2021-06-24 18:00

4. Logistic回归

ydlstartx·2021-06-23 20:01

[ML] 交叉熵

1.交叉熵定义交叉熵（CrossEntropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。

原来是酱紫呀·2021-06-21 03:08

(Holographic) Entropy

熵很多时候都不会想当我们谈论熵的时候究竟在指什么？或者说为什么我们对于熵这么感兴趣呢？如果我们的计算熵这个量，我们得到了那些信息呢？这些信息能帮助我们理解什么呢？其实同样的问题也适用于其他的物理学量。一个同事经常和我说，这些量到最后就是一个数。如果关注于数本身，确实很多时候是没什么意义的。这也导致好像很多关于算数的工作也都是没什么意义的。这些工作当然是有意义的，但是我也不知道怎么反驳同事的观点。不

悟空金月饺子·2021-06-16 12:56

关于阿里云centos服务器，启动tomcat慢。

熵（entropy）是描述系统混乱无序程度的物理量，一个系统的熵越大则说

minitt·2021-06-14 05:54

机器学习面试题

SVM既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，并且可以通过核函数快速的计算，常见的损失函数常见的损失误差有五种：铰链损失（HingeLoss）：主要用于支持向量机（SVM）中；互熵损失（CrossEntropyLoss

李涛AT北京·2021-06-11 13:47

Pytorch框架学习（10）——损失函数

衡量模型输出与真实标签的差异在这里插入图片描述损失函数（LossFunction）：代价函数（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction）：在这里插入图片描述2.交叉熵损失函数1.nn.CrossEntropyLoss

aidanmomo·2021-06-06 03:54

pytorch 如何在GPU上训练

1.网络模型转移到CUDA上net=AlexNet()net.cuda()#转移到CUDA上2.将loss转移到CUDA上criterion=nn.CrossEntropyLoss()criterion

·2021-06-04 18:15

介绍一个要发车的项目—熵能链

【EEC】熵能链概要：熵能链项目代币符号：EEC（亿亿币）代币总量：2亿个转换率：1EEC=0.0002ETHERC20:是的白皮书：https://www.ieec.co/entropyenergychainwhitepaperch.pdf

LUCY010101·2021-06-04 16:11

Gaussian Models

BasicKnowledgeNormalDistribution/MultivariateGaussianEigenvalueDecompositionEstimateMLEforSame,GaussianDistributionhasMaximumEntropyJointGaussianDistributionInterpolationDatapoints

水豚2号·2021-06-04 07:44

keras-常用函数

顺序模型Sequential配置学习过程compile#多分类问题model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics

DDDDavid·2021-06-04 06:04

2019-06-22

彼得.德鲁克Wewanttofightentropy贝佐思自然万物都趋向从有序到无序，即熵值增加。而生命需要通过不断抵消其生活中产生的正熵，使自己维持在一个稳定而低的熵水平上。生命以负熵为生。薛定谔

远山63号·2021-06-04 03:47

预言机理解：A Scalable Architecture for On-Demand, Untrusted Delivery of Entropy

概览Thispaperpresentsascalablesoftwarearchitectureenablingdeliveryofon-demandentropybyanuntrustedthird-party

Mr. Water·2021-06-03 14:46

机器学习 day3 决策树算法

决策树算法1.目的2.优缺点3.信息熵entropy计算方法：导库：导数据集：首先计算原本的信息熵：计算色泽特征下的信息熵：取数据集D1D1为色泽=青绿的数据子集取子集D2D2为色泽=乌黑的数据子集取子集

大地之灯·2021-06-03 07:27

对Keras自带Loss Function的深入研究

1.categorical_crossentropyVS.sparse_categorical_crossentropy注意到二者的主要差别在于输入是否为integertensor。

·2021-05-25 11:36

pytorch 实现二分类交叉熵逆样本频率权重

通常，由于类别不均衡，需要使用weightedcrossentropyloss平衡。

·2021-05-24 12:17

pytorch交叉熵损失函数的weight参数的使用

torch.FloatTensor([0.13859937,0.5821059,0.63871904,2.30220396,7.1588294,0]).cuda()补充：关于pytorch的CrossEntropyLoss

·2021-05-24 09:08

基于 ID3 算法的决策树概念+代码(R语言)+例子 -保姆级别手算教程

基于ID3算法的决策树-IterativeDichotomiser3目录基于ID3算法的决策树-IterativeDichotomiser3ID3概念算法判断最佳决策点首先介绍Entropy的概念通过ID3

一只松鼠怪·2021-05-23 04:08

pytorch中CrossEntropyLoss中weight的问题

pytorch中CrossEntropyLoss中weight的问题由于研究的需要，最近在做一个分类器，但类别数量相差很大。

alone_Messi·2021-05-21 11:46

【Math】Kullback-Leibler Divergence

Paste_Image.pngPaste_Image.pngPaste_Image.pngReferencehttp://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/cfcs1/lectures/entropy.pdfWikipedia

读书行路风雨兼程·2021-05-21 07:31

亲手实现决策树（一）

整体思路准备函数依据某个feature对数据进行分割为set_1,set_2-->divide_set分别对set_1,set_2的分类结果进行统计-->unique_count根据统计的结果计算交叉熵-->entropy

海街diary·2021-05-17 02:14

YOLOv5-4.0-loss.py 源代码导读(损失函数）

在介绍损失函数的代码实现之前，首先介绍所使用的BCEloss:BinaryCrossEntropyl

幻灵H_Ling·2021-05-13 20:26

TensorFlow－1: 如何识别数字

主要步骤：获得数据：fromYannLeCun'swebsite建立模型：softmax定义tensor，variable：X，W，b定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradientdescent

不会停的蜗牛·2021-05-13 18:24

Pytorch中求模型准确率的两种方法小结

deftrain_model(model,train_loader):optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters())loss_func=nn.CrossEntropyLoss

·2021-05-13 13:03

pytorch中常用的损失函数用法说明

1.pytorch中常用的损失函数列举pytorch中的nn模块提供了很多可以直接使用的loss函数,比如MSELoss(),CrossEntropyLoss(),NLLLoss()等官方链接:https

·2021-05-13 11:44

《Hacknet》故事向攻略 —— 第四章生涯起始（下）

把Naix搞出来的那个烂摊子收拾完后，我才知道，Entropy的管理员属于另一个更大的黑客组织：CSEC。他花了大力气向CSEC弄到了一份邀请函，并且推荐我加入CSEC。

淀粉月刊·2021-05-12 14:24

pytorch 常见bug

1.RuntimeError:reducefailedtosynchronize:cudaErrorAssert:device-sideasserttriggered当使用NLLLoss或CrossEntropyLoss

log1302·2021-05-11 09:25

信息量和熵、KL散度、交叉熵损失函数

1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大

Spikeeee-·2021-05-07 23:31

【必知必会】2021最详细深度学习损失函数盘点【一】L1Loss、L2Loss、Smooth L1 Loss

优点缺点应用场景：pytorch示例：3.3SmoothL1损失Paper:公式：对比L1、L2图像：SmoothL1优点：Pytorch设计Smooth_L1_loss：3.4BinaryCrossEntropy

菜鸡AI工作室·2021-05-03 08:56

教程-安装-tensorflow-0.12.1 to 1.1.0rc2

这里记录怎么安装tensorflow-1.1.0rc2问题:今天在执行这行代码的时候遇到报错model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam

_藏九_·2021-05-01 21:09

真正的高手，都有对抗“熵增”的底层思维

在1998年亚马逊致股东信里，贝佐斯说：“我们要反抗熵（Wewanttofightentropy）。”管理学大师彼得·德鲁克说：“管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。

平人看世界·2021-05-01 01:38

论文阅读《Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels》

论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.06112ICCV19的一篇文章，跟NosiyLabel相关。noisylabel指的是质量再高的数据集中，难免也会存在一些错误的标注，而这些错误标注会对DNN的训练带来影响。在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easyclass会对nosiylabel过拟合，同时一些hardclass学习的也不够充分

汐梦聆海·2021-04-27 13:51

pytorch几种损失函数CrossEntropyLoss、NLLLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、focal_loss、heatmap_loss

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失常用于多分类问题CE=nn.CrossEntropyLoss()loss=CE(input,target)Input:(N,C),dtype:float

Brikie·2021-04-26 21:54

security innovation 靶场刷题（下）（持续更新）

IncorrectTransactionValue");require(gameFunds>=cost.div(2),"InsufficientFundsinGameContract");bytes32entropy

bfengj·2021-04-25 20:22

【8】pytorch中的损失函数

文章目录1.L1Loss2.MSELoss3.NLLoss4.CrossEntropyLoss5.KLDivLoss6.BCELossimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmathimporttorch.nn.functionalasF1

Clichong·2021-04-22 23:24

pytorch的nn.CrossEntropyLoss()函数使用方法

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

TravelingLight77·2021-04-21 22:14

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