Entropy

HDU 1053 Entropy（哈夫曼编码 贪心+优先队列)

pid=1053EntropyTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission
weixin_30757793·2020-09-12 07:16

HDU 1053 Entropy

题解：如图，哈夫曼编码，不断选取规模最小的两个连接，如样例AAAAABCD，A规模为5，B规模为1，C规模为1，D规模为1，那么A取0，BCD为10,110,111时编码长度最短，那么就是C与D先合并，如图中1,2节点，变为规模为2的点，然后与B(3)相连，最后和A(4)连接。其实题目不需要建立哈夫曼树，只要运用其原理即可，就和合并果子是一样的。图被百度吞了，谴责一下……#include#incl
weixin_30482383·2020-09-12 07:02

杭电hdu 1053 Entropy题解

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1053这题就是运用哈夫曼的编码思想，然后统计用哈夫曼编码后的二进制长度，以及运用ascii编码长度的比较。我在这题上感觉统计无从下手，虽然知道哈夫曼的贪心实现，但真正的到运用的时候了，却一时想不起应该怎么用代码去实现，进过参考别人用优先队列写的代码，我也写出了我自己的代码。现记录在下面。做个在编程上的参考。#in
wchyumo2009·2020-09-12 07:16

常用损失函数

自己随便乱粘的，自用1、logloss对数损失函数对数损失,即对数似然损失(Log-likelihoodLoss),也称逻辑斯谛回归损失(LogisticLoss)或交叉熵损失(cross-entropyLoss
haodumiao·2020-09-12 07:21

Entropy(哈夫曼树--优先级队列)

EntropyTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):395AcceptedSubmission
crazy理工科·2020-09-12 06:05

HDU 1053 Entropy

EntropyProblemDescriptionAnentropyencoderisadataencodingmethodthatachieveslosslessdatacompressionbyencodingamessagewith
LazyYangHuan·2020-09-12 06:28

SDAU课程练习1009

ProblemDescriptionAnentropyencoderisadataencodingmethodthatachieveslosslessdatacompressionbyencodingamessagewith"wasted"or"extra"informationremoved.Inotherwords
窦小雨·2020-09-12 06:55

HDU1053 Entropy（huffman编码）

///题目的大致意思是给你一个大写字母和下滑线组成的字符串，先计算出字符串在内存中实际占用的字节数，每个char占用8个字节///然后通过huffman编码后字符串所占的字节数，两者相除即可#include#include#includeusingnamespacestd;#defineMAX50010///题目为给出字符串的长度，所以此处分配的尽量大一点chars[MAX];intlen;int
Think_Idea·2020-09-12 06:01

Dropout判断可以抵抗过拟合的方法

DropoutLR=0.5model=Net()mse_loss=nn.CrossEntropyLoss()#定义优化器，设置正则化L2optimizer=optim.SGD(model.parameters
那记忆微凉·2020-09-12 05:53

HDU1053Entropy哈夫曼求总值+优先队列

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1053题目解释：输入一个字符串（只包含26个大写字母和‘_'），每个字母8位，这个字符串为多少位？若采用哈夫曼编码，字符串多少位，压缩率为多少（1位小数）？常规方法：用优先队列使用哈夫曼树，计算每个字符的哈夫曼编码，那么字符串的总位数=SUM（每个字符编码的长度*字符出现的次数）。求哈夫曼编码的过程如下
windmissing·2020-09-12 04:21

1003 entropy encoder

1003ProblemDAnentropyencoderisadataencodingmethodthatachieveslosslessdatacompressionbyencodingamessagewith
diyutianxie·2020-09-12 04:22

霍夫曼树的应用

EntropyTimeLimit:1000MSMemoryLimit:65536KTotalSubmit:23Accepted:13DescriptionAnentropyencoderisadataencodingmethodthatachieveslosslessdatacompressionbyencodingamessagewith
Wei_Yuan_2012·2020-09-12 04:36

交叉熵（Cross-Entropy）

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？
rtygbwwwerr·2020-09-12 03:32

【pytorch】——报错/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOu

转载自：https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/102806323头一次使用pytorch,调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss
农夫山泉2号·2020-09-11 22:18

Softmax分类器与cross entropy损失函数

1.Logisticregression模型我们先看下logisticregression模型及损失函数。有m个样本，，。Logisticregression采用的sigmoid函数是损失函数为：2.Softmax回归模型Softmax回归用于多类分类，假设有k个分类，则其中1/是为了归一化。3.损失函数Logisticregression的损失函数改个形式变成根据这个扩展的形式得到softmax
William_Dong·2020-09-11 21:59

Tutorial on Losses in Convolutional Neural Networks(edit 2)

TutorialonLossesinConvolutionalNeuralNetworksAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Cross-EntropyLossTheCross-EntropyLossisactuallytheonlylosswearediscussinghere.Theotherlossesnameswritteninthetitleareo
ditangbi1614·2020-09-11 21:59

sigmoid、Relu、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数

目录sigmoid：relu:softmax:交叉熵Crossentropy:sigmoid：，它的导数,为单调递增函数。
dabingsun·2020-09-11 21:20

docker-fastdfs

docker部署fastdfs下载代码gitclonehttps://github.com/LowEntropyBody/docker-fastdfs-with-nginx.git切换目录cddocker-fastdfs-with-nginx
菊花枸杞·2020-09-11 17:32

sklearn随机森林模型参数解释

criterionginiorentropy属性划分计算方式，gini系数和信息熵；splitterbestorrandom前者是
每天进步一點點·2020-09-11 13:38

docker-fastdfs-with-nginx

docker部署fastdfs和nginx下载代码gitclonehttps://github.com/LowEntropyBody/docker-fastdfs-with-nginx.git切换至docker-fastdfs-with-nginxcddocker-fastdfs-with-nginx
菊花枸杞·2020-09-11 13:33

C++ 随机数生成的2种方法--生成指定范围内的随机数

includeusingnamespacestd;intmain(){srand(NULL);for(inti=0;i#includeintmain(){std::random_devicerd;//GetarandomseedfromtheOSentropydevice
zhang0peter·2020-09-10 22:22

Caffe学习：Layers

VisionLayersConvolutionPoolingLocalResponseNormalizationLRNim2colLossLayersSoftmaxSum-of-SquaresEuclideanHingeMarginSigmoidCross-EntropyInfogainAccuracyandTop-kActivationNeuronLayersReLURectified-L
jiarenyf·2020-09-10 18:18

归一化互信息(NMI)评价指标

计算公式相对熵【百度百科】相对熵（relativeentropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leiblerdivergence，KL散度）或信息散度（informationdivergence
易_·2020-09-10 13:36

调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错解决

运行一个程序时提示出错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"/MNIST/softmax.py",line12,incross_entropy2=tf.reduce_sum
caimouse·2020-09-10 12:53

PyTorch损失函数之交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作，这个函数可以用于多分类问题。
zyoung17·2020-09-06 13:26

10、TensorFLow 中的损失函数

交叉熵2、logits3、Softmax激活函数4、Sigmoid激活函数二、分类问题的损失函数1、使用注意事项2、softmax/sigmoid函数的作用3、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsa
man_world·2020-08-26 23:40

tensorflow学习笔记——2——经典损失函数

交叉熵（crossentropy）是常用的评判办法之一。交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。给定两个概率p和
抬头仰望-y·2020-08-26 23:07

TensorFlow中损失函数介绍

原作者写的很好，转载过来记录一下，原网址：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy
legend_hua·2020-08-26 23:09

Tensorflow损失函数简例（源码）

#coding=utf-8importtensorflowastf#通过TensorFlow实现交叉熵#cross_entropy=-tf.reduce_mean(#y_*tf.log(tf.clip_by_value
羽神之念·2020-08-26 23:30

Dice-loss

lossfunction之用Dice-coefficientlossfunctionorcross-entropyhttps://blog.csdn.net/u014264373/article/details
xys430381_1·2020-08-26 16:58

H.264的profile和level

BP-BaselineProfilea、I/Pslicesb、Multiplereferenceframes(–refs,>1inthex264CLI)c、In-loopdeblocking(环路滤波)d、CAVLCentropycoding
秦枫桀·2020-08-26 14:27

机器学习、增量学习中的各种损失函数解析

文章目录①损失函数1、SoftmaxLoss2、交叉熵(CrossEntropy)3、相对熵(KLD散度、Relativeentropy)3、平方损失函数、均方误差(MSE，MeanSquaredError
元大宝·2020-08-26 13:46

kaggle 2018 data science bowl 细胞核分割学习笔记

targets:预测touchingborders，将问题作为instance分割lossfunction：组合交叉熵跟softdiceloss，避免pixelimbalance问题binary_crossentropy
别说话写代码·2020-08-26 13:01

softmax 损失函数与梯度推导

经常用来做对比，svm的lossfunction对wx的输出s使用了hingefunction，即max(0,-)，而softmax则是通过softmaxfunction对输出s进行了概率解释，再通过crossentropy
normol·2020-08-26 13:20

医学图像分割模型的常用loss

1.交叉熵损失函数-crossentropy二分类交叉熵损失函数binary_crossentropy其中,N为像素点个数,为输入实例的真实类别,为预测输入实例属于类别1的概率.对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值
gefeng1209·2020-08-26 12:45

损失函数

TensorFlow以及Keras里面在处理多分类时有sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy。
无峥·2020-08-26 11:29

神经网络的优化（0）----损失函数 loss

主流的loss计算有三种：均方误差mse(MeanSquaredError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy)一、均方误差均
/home/liupc·2020-08-26 07:00

凹函数和凸函数

例子：convex：exponentialpowersnegativeentropynorms(所有的范数)concave:powers0<a<1logarithm.
lee813·2020-08-25 03:54

Diversity-Driven Exploration Strategy for Deep Reinforcement Learning

一般的RL探索方法：ϵ\epsilonϵgreedyorentropyregularization;pro
HoJ Ray·2020-08-25 01:12

惹某人de集训第4周学习摘录（习题+感悟）

归并排序经典题题目描述InputOutputSampleInputSampleOutputAC代码求逆序对题目描述InputOutputSampleInputSampleOutput理解AC代码Huffman树EntropyPOJ
桃桃七泡惹·2020-08-24 16:23

tensorflow 多分类

tf.reduce_sum(Y*tf.log(hypothesis),axis=1))logits=tf.matmul(X,W)+bcost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Take your time_·2020-08-24 15:11

deeplearn学习笔记 cs224n lecture4

Lecture4主要内容ClassificationbackgroundUpdatingwordvectorsforclassificationWindowclassification&crossentropyerrorderivationtipsAsinglelayerneuralnetworkMax-Marginlossandbackprop
lyc1635566ty·2020-08-24 09:41

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 和softmax_cross_entropy_with_logits区别

Havingtwodifferentfunctionsisaconvenience,astheyproducethesameresult.Thedifferenceissimple:Forsparse_softmax_cross_entropy_with_logits
MiracleJQ·2020-08-24 03:42

决策树算法(DecisionTree)

E7%8E%B0代码：frompandasimportSeriesimportnumpyasnpclassDecisionTree:def__init__(self):self.tree=Nonedefentropy
xu1995yong·2020-08-24 03:01

CS224N笔记——机器翻译和GRU以及LSTM

目录复习使用RNN的机器翻译GRULSTM复习Word2Vec：Glove：Nnet&Max-margin：，MultilayerNnet&Backprop：，RNN：，CrossEntropy：Mini-batchSGD
韩明宇·2020-08-24 01:52

以太坊钱包

###android钱包笔记###1、创建钱包之助记词生成//12个助记词ArrayListwords=newArrayListwd=mnemonicCode.toMnemonic(initialEntropy
紫灰机·2020-08-24 01:28

google earth engine随缘学习（十）最大熵模型(Maximum Entropy Model)

今天学习利用最大熵模型进行分类，和gee关系不是特别大。。varclassifier=ee.Classifier.gmoMaxEnt();下面放出关于最大熵模型介绍的链接——https://www.jianshu.com/p/10d778068f70总结一下，最大熵模型的原理为最大熵原理，其主要思想是：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。假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|
八千鸟羽·2020-08-24 01:38

Pytorch-18种经典的损失函数

一、18种损失函数目录:一、18种损失函数1、nn.CrossEntropyLoss(交叉熵损失）2、nn.NLLLoss3、nn.BCELoss4、nn.BCEWithLogitsLoss5、nn.L1Loss6
不读书能干嘛？·2020-08-23 21:42

Android开发之Android的核心服务

来源：华清远见3G学院所谓Android的核心服务主要包括熵服务（EntropyService）、电源管理器（PowerManager）、Activity管理器（ActivityManager）、通话寄存器
华清远见嵌入式学院·2020-08-23 16:02

tensorflow中四种不同交叉熵函数

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
xujingpilot·2020-08-23 08:50
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