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Entropy
Faster RCNN 目标检测之Loss
rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致,它们都包含分类误差和定位误差,分类误差使用交叉熵分类误差(Cross
Entropy
),定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin
·
2020-08-20 22:02
python
pytorch
cnn
BJ United Round #1 题解
极地科考总负责人:
Entropy
Increaser简要题意:一个数列每次修改一个数,询问长度不低于kkk的一段的最大平均值。
Entropy Increaser
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2020-08-20 22:23
题集/比赛题解
pytorch文档阅读(四)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.Cross
Entropy
Loss()criterion
陌生的天花板
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2020-08-20 13:23
pytorch
机器学习
Why You Should Use Cross-
Entropy
Error Instead Of Classification Error Or Mean Squared Error For NN
WhyYouShouldUseCross-
Entropy
ErrorInsteadOfClassificationErrorOrMeanSquaredErrorForNeuralNetworkClassifierTrainingPostedonNovember5,2013byjamesdmccaffreyWhenusinganeuralnetworktoperformclassificationan
HowardGe
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2020-08-20 06:19
ML
mini-batch 版交叉熵误差的实现
blog.csdn.net/weixin_43114885/article/details/903789144.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现one-hot格式的监督数据defcross_
entropy
_error
云和月
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2020-08-20 05:02
python
Logstash踩坑及输出东八区日志
cat/proc/sys/kernel/random/
entropy
_avail查看返回
魔法学徒之歌
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2020-08-20 05:28
什么是熵?
神经网络中遇到了这个词(
entropy
)。发现高中学的都忘光了,百度搜出来的都是一个一头雾水的体系的混乱程度,维基百科又看不懂……但是看到了一个很好的评论。
土逗甜菜
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2020-08-20 03:07
TensorFlow
神经网络
数学
fjnu 1681
Entropy
DescriptionAn
entropy
encoderisadataencodingmethodthatachieveslosslessdatacompressionbyencodingamessagewith
核动力蜗牛Killua
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2020-08-20 03:20
☆ACM
解题报告☆
Hdu 1053
Entropy
查出错(修改)
#pragmawarning(disable:4786)#include#include#include#includeusingnamespacestd;structNode{intweight;intparent,lchild,rchild;};intfindMinIndex(vector&ht,intn){intmin=INT_MAX,minIndex=0;for(inti=1;icreat
iteye_4537
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2020-08-20 03:12
HDU 1053
Entropy
【哈夫曼编码入门题】
Entropy
TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):5992AcceptedSubmission
AC_Dreameng
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2020-08-20 03:36
HDU
ACM_HDU刷题录
1521
Entropy
Entropy
TimeLimit:1000MSMemoryLimit:10000KTotalSubmissions:1589Accepted:652DescriptionAn
entropy
encoderisadataencodingmethodthatachieveslosslessdatacompressionbyencodingamessagewith"wasted"or"extra"info
bobten2008
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2020-08-20 03:32
堆结构
贪心
hdu 5.2.7 1053
Entropy
entropy
熵glyph象形文字prefix-free无前缀欧克,上题:
Entropy
TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K
shshwdr
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2020-08-20 03:09
acm
哈夫曼树
《机器学习实战》笔记:TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'NoneType'
defchooseBestFeatureToSplit(dataSet):numFeatures=len(dataSet[0])-1base
Entropy
=calcShannonEnt(dataSet)
cckchina
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2020-08-20 00:03
计算机视觉-深度学习与传统神经网络的区别
与传统神经网络的区别区别神经网络深度学习网络架构3层以内可达上千层层间连接通常全连接形式多样:共享权值、跨层的反馈目标函数MSE(meansquareerror)CE(cross
entropy
)激活函数
Gin_Tan
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2020-08-19 23:32
图像处理
什么是H.264?
技术的基础之上建立起来的,其编解码流程主要包括5个部分:帧间和帧内预测(Estimation)、变换(Transform)和反变换、量化(Quantization)和反量化、环路滤波(LoopFilter)、熵编码(
Entropy
Coding
张乾坤
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2020-08-19 22:01
视频直播
No module named 'matplotlib'
如何化成一课树大神们frommathimportlogimportoperatordefcalcShannonEnt(dataSet):#计算数据的熵(
entropy
)numEntries=len(dataSet
weixin_42333974
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2020-08-19 21:06
tensorflow笔记 cross
entropy
loss
交叉熵损失函数是模型中非常常见的一种损失函数,tensorflow中有一个计算交叉熵的函数:tf.nn.sigmoid_cross_
entropy
_with_logits,也可以调用keras中的函数:
thormas1996
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2020-08-19 20:08
代码笔记
tensorflow
交叉熵
module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer' (不必更改tensorflow 2)
Tensorflow2.0model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss='sparse_categorical_cross
entropy
',
_BANA
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2020-08-19 19:17
Andrew
Ng
Tensorflow2.0
笔记
Tensorflow学习笔记----Keras自定义网络实战
后者控制训练流程,十分的方便;networks.compile(optimizers=optimizers.Adam(lr=0.01),#定义优化器loss=tf.losses.CategoricalCross
entropy
刘星星儿
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2020-08-19 18:33
Tensorflow
tensorflow
PyTorch详解NLLLoss + softmax和Cross
Entropy
Loss
1.softmax**1.1作用将得到的数据变为1的分布,使结果在0-1之间,方便评估和比较预测结果;当我们通过模型得到三个输出(O1=0.1,O2=1,O3=10)那么我们就选择最大为我们想要的结果。但是三个数字之间的差距太大,那么就用softmax将三个值归一化到0-1之间2.softmax公式例如上述的三个数,y1=exp(0.1)/(exp(0.1)+exp(1)+exp(10))剩下的以
alittlebai1
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2020-08-19 17:18
初学
Python
pytorch
信息、熵、经济学
RecentlyIhavebeeninspiredbyGeorgeandaddictedtoInformation
entropy
!
秋子Jenny
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2020-08-19 08:47
统计学习方法笔记(四)-最大熵模型原理及python实现
最大熵模型最大熵模型最大熵原理最大熵模型代码实现案例地址最大熵模型最大熵模型(maximum
entropy
model)可以用于二分类,也可以用于多分类。
脑机接口社区
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2020-08-19 06:30
机器学习算法系列实现
最大熵模型的特征函数及约束条件
作者:星环科技链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29978153来源:知乎熵熵(
entropy
)是热力学中的概念,由香浓引入到信息论中。
Allen_99
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2020-08-19 06:23
机器学习
逻辑斯蒂回归与最大熵模型 (logistic regression&maximum
entropy
model)
逻辑斯蒂回归与最大熵模型(logisticregression&maximum
entropy
model)逻辑斯蒂回归与最大熵模型都属于对数线性模型逻辑斯蒂回归(logisticregression)是统计学习中的分类方法最大熵模型
千古如何不见一人闲
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2020-08-19 05:41
MachineLearning
交叉熵损失函数的总结
特别地注意:用来处理每个类别独立但不互斥的情况tf.nn.sigmoid_cross_
entropy
(labels=None,logits=None,name=None)这里的logits参数表示未经过概率处理的值
InceptionZ
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2020-08-19 05:05
tensorflow学习
sigmoid/逻辑回归要用交叉熵/最大似然的原理
为什么选择交叉熵结论:在使用sigmoid作为激活函数的时候,cross
entropy
相比于平方损失函数,具有收敛速度快,更容易获得全局最优的特点;使用softmax作为激活函数,log-likelihood
水煮洋洋洋
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2020-08-19 05:35
深度学习
机器学习
softmax与交叉熵(Cross
Entropy
)的区别与联系
最初的疑惑看到一篇关于训练词向量的论文当中提到了用CBOW训练词向量时,目标是使用上下文推断缺失词的后验概率最大,目标函数是后验概率,而后验概率的表示为softmax,也就是下面的公式P(wO∣wI)=exp(vOTvI)∑j′=1nexp(vj′TvI)P(w_O|w_I)=\frac{exp(v_O^Tv_I)}{\sum_{j'=1}^nexp(v_{j'}^Tv_I)}
dayhost
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2020-08-19 05:02
统计学习方法逻辑斯蒂回归
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(maximum
entropy
model)。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。本文只介绍逻辑斯谛回归。
一枝韩独秀
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2020-08-19 05:01
统计学习方法
统计学习方法
逻辑斯蒂回归
人工智能数学之信息论
例如基于信息增益的决策树,最大熵模型,特征工程中特征选取时用到的互信息,模型损失函数的交叉熵(cross-
entropy
)。信息论中log默认以2为底。
小男同学
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2020-08-19 05:50
人工智能之数学
机器学习算法(十九):最大熵模型
1.1熵的引入事实上,熵的英文原文为
entropy
,最初由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯
意念回复
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2020-08-19 05:49
机器学习算法
机器学习
最大熵学习笔记(零)目录和引言
其实,这里边包含了所谓的最大熵原理(TheMaximum
Entropy
Principle)。
Mr.Gu
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2020-08-19 04:59
The equivalence of logistic regression and maximum
entropy
models
JohnMount∗September23,2011AbstractAsourcolleaguesoaptlydemonstrated(http://www.win-vector.com/blog/2011/09/the-simplerderivation-of-logistic-regression/(link))thereisonederivationofLogisticRegressiont
ljtyxl
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2020-08-19 04:43
机器学习算法总结
图像处理(1)Python实现图像最大熵分割
Pythonopencv-pythonimportnumpyasnpimportcv2defsegment(img):"""最大熵分割:paramimg::return:"""defcalculate_current_
entropy
志朋先森
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2020-08-19 04:25
Python
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(maximum
entropy
model)。Logistic回归与最大熵模型都属于对数线性模型。
shuiziliu1025
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2020-08-19 03:54
算法类
caffe中的损失函数
分对得分1,分错得分0.goldstandard2.hingeloss(forsoftmarginsvm),J=1/2||w||^2+sum(max(0,1-yf(w,x)))3.loglos,cross
entropy
lossfun
778811
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2020-08-19 03:25
caffe
卷积神经
CNN
cnn
caffe
深度学习
神经网络
最大熵模型原理小结
我只是一名搬运工,以下内容来自:刘建平Pinard:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6093948.html1.背景 最大熵模型(maximum
entropy
model
ll_lin
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2020-08-19 03:42
机器学习-理论基础
逻辑斯谛回归与最大熵模型-logistic regression and maximum
entropy
model
Logistic回归模型WIKIInstatistics,thelogisticmodel(orlogitmodel)isastatisticalmodelthatisusuallytakentoapplytoabinarydependentvariable.Logistic分布曲线在中心附近增长速度较快,在两端增长速度较慢Binomiallogistic回归模型条件概率分布Logistic回归模
emmmxuan
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2020-08-19 03:06
Machine
Learning
《统计学习方法》第六章: 逻辑斯蒂回归与最大熵模型 读书笔记
第六章6.逻辑斯蒂回归(logisticregression)与最大熵模型(maximum
entropy
model)6.1二项逻辑斯蒂回归模型6.1.1二项逻辑斯蒂回归模型的数学表示6.1.2logisticregression
ErinLiu❤
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2020-08-19 02:02
《统计学习方法》-李航
交叉熵(Cross-
Entropy
)与最大似然
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?
kingzone_2008
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2020-08-19 02:24
机器学习
【笔记】《统计学习方法》(6)逻辑斯谛回归与最大熵模型
最大熵是概率模型学习的一个准则,推广至分类问题即为最大熵模型(maximum
entropy
model)。
煎饼证
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2020-08-19 02:31
机器学习
读书笔记
最大熵模型GIS算法的Python实现
最大熵模型广泛应用于自然语言处理领域(如分词、词性标注、语义角色标注),常用的最大熵模型工具包有:1、张乐博士的Maximum
Entropy
ModelingToolkitforPythonandC++2
huludan
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2020-08-19 02:16
python
自然语言处理
机器学习
【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型
本文介绍对数线性分类模型,在线性模型的基础上通过复合函数(sigmoid,softmax,
entropy
)将其映射到概率区间,使用对数损失构建目标函数。
风度78
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2020-08-19 01:03
最大熵模型 maximum
entropy
model
熵:度量事物的不确定性,熵越大则越混乱。在信息论中,熵描述随机变量的不确定程度。最大熵原理:最大熵原理为在满足约束条件的模型中选取熵最大的模型。可以理解为对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。最大熵模型的学习对于给定的训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}以及特征函
RounrounZhang
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2020-08-19 01:21
统计学习方法
Pytorch中的Cross
Entropy
Loss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss
使用Pytorch框架进行深度学习任务,特别是分类任务时,经常会用到如下:importtorch.nnasnncriterion=nn.Cross
Entropy
Loss().cuda()loss=criterion
梦坠凡尘
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2020-08-19 01:27
Pytorch
Pytorch
干货 | 对数线性模型之 Logistic 回归、SoftMax 回归和最大熵模型
本文介绍对数线性分类模型,在线性模型的基础上通过复合函数(sigmoid,softmax,
entropy
)将其映射到概率区间,使用对数损失构建目标函数。
机器学习算法那些事
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2020-08-19 01:46
第六章 logistic回归与最大熵模型
3、最大熵模型(maximum
entropy
model):是由最大熵原理推导实现。4、熵最大原理: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
xiaozi-ML
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2020-08-19 01:21
R语言
香农熵
原文:Shannon
Entropy
,InformationGain,andPickingBallsfromBuckets参考视频:Information
Entropy
在1948年,GlaudeShannon
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼
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2020-08-19 01:50
其它
机器学习笔记
理解optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的作用及原理
的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step()三个函数,如下所示:model=MyModel()criterion=nn.Cross
Entropy
Loss
潜行隐耀
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2020-08-19 01:22
pytorch
Pytorch损失函数torch.nn.NLLLoss()详解
在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵(torch.nn.Cross
Entropy
Loss),熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。
Jeremy_lf
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2020-08-19 01:16
Pytorch
第六章 统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型
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(maximum
entropy
model)。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
M_Learning
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2020-08-19 01:43
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