在信息论中,Rényi熵是Hartley熵,Shannon熵,碰撞熵和最小熵的推广.熵能量化了系统的多样性,不确定性或随机性.Rényi熵以AlfrédRényi命名.在分形维数估计的背景下,Rényi熵构成了广义维数概念的基础. Rényi熵在生态学和统计学中是重要的多样性指标.Rényi熵在量子信息中也很重要,它可以用来衡量纠缠.在Heisenberg XY自旋链模型中,作为α的函数的Rényi熵可以由于它是关于模数群的特定子群的自守函数而被明确地计算.在理论计算机科学中,最小熵用于随机抽取

目录 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 1. 信息量(熵) 2. KL散度 3. 交叉熵 4. JS散度 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 摘要: 熵(entropy).KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)和交叉熵(cross-entropy)以及JS散度,在深度学习以及机器学习很多地方都用的到,尤其是对于目标函数和损失函数的定义.在逻辑回归问题中,目标函数就是用交叉熵定义的. 1. 信息量(熵) 信息论是应用数学的一个分支,主要研究

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html 1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

tomcat启动过程中报错 -Jul- ::] org.apache.catalina.startup.HostConfig.deployDirectory Deploying web application directory /application/apache-tomcat-/webapps/manager -Jul- ::] org.apache.catalina.startup.HostConfig.deployDirectory Deployment of web applicat

目录 熵和信息增益 一.熵(Entropy) 二.条件熵(Conditional Entropy) 三.联合熵(Joint Entropy) 四.相对熵(Relative Entropy) 4.1 相对熵的性质 五.交叉熵(Cross Entropy) 六.相对熵.交叉熵和熵的关系 七.信息增益(Information Gain) 八.信息增益比(Information Gain Ratio) 九.一张图带你看懂熵和信息增益 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构

每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵. 我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊). 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的.给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为: 注意,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度,p代表正确答案,q代表的是预测值,交叉熵越小,两个概率的分布约接近. 那么,在神经网络中怎样把前向传播得到的结果也变成概率分布呢?Softmax回归就

熵:可以表示一个事件A的自信息量,也就是A包含多少信息. KL散度:可以用来表示从事件A的角度来看,事件B有多大不同. 交叉熵:可以用来表示从事件A的角度来看,如何描述事件B. 一种信息论的解释是: 熵的意义是对A事件中的随机变量进行编码所需的最小字节数. KL散度的意义是“额外所需的编码长度”如果我们用B的编码来表示A. 交叉熵指的是当你用B作为密码本来表示A时所需要的“平均的编码长度”. 一.熵 1.定义 衡量一个事件所包含的信息量 $$S(A)=-\sum_i P_A(x_i)logP_A

计算14通道得脑电数据吗,将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end xlswrite('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\样本熵\样本熵.xlsx',b,'Sheet1','J');%数据写入A列 调用的SampEn函数 function SampEnVal = SampEn(da

一.信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\),且对应的概率为: \[p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \] 那么随机变量 \(X\) 的熵定义为: \[H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x_{i})logp(x_{i}) \] 规定当 \(p(x_{i})=0\) 时,\(H(X)=0\). 通过公式可以看出,若随机变量 \(X\) 的取值等概率分布,即 \(p(x_{i} = p(x_{

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also

预备知识:决策树 初识ID3 回顾决策树的基本知识,其构建过程主要有下述三个重要的问题: (1)数据是怎么分裂的 (2)如何选择分类的属性 (3)什么时候停止分裂 从上述三个问题出发,以实际的例子对ID3算法进行阐述. 例:通过当天的天气.温度.湿度和季节预测明天的天气 表1 原始数据 当天天气 温度 湿度 季节 明天天气 晴 25 50 春天 晴 阴 21 48 春天 阴 阴 18 70 春天 雨 晴 28 41 夏天 晴 雨 8 65 冬天 阴 晴 18 43 夏天 晴 阴 24 56 秋天

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博

今年注定是不寻常的一年,因为技术,接触了许多大牛.通过一篇篇博文,看到了大牛们勤奋好学.孜孜不倦的精神,于是决定也开个博客,向大牛学习. 博客开了,写点什么呢?奈何肚子里墨水不多,吐出来也多是白沫,不如写写自己的学习心得,一来可以鼓励自己,再者,也能给后来人提供些许思路. 第一篇博客,不谈实质,就谈谈虚的.把上周末码的一点文字发上来,以下: 活着的意义: 昨天看了一天的<封神纪>漫画,终于看完了,感觉像完成了一件自己感兴趣的事情,内心非常满足. 平时我们总是工作很忙,但不知道或者忘了自己真正忙

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.

LFD,非官方的Windows二进制文件的Python扩展包 LFD,非官方版本.32和64位.Windows.二进制文件.科学开源.Python扩展包 克里斯托夫·戈尔克(by Christoph Gohlke),LFD(荧光动力学实验室),加利福尼亚大学,Irvine, 网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ------------------------------ A APSW,另一个Python Sqlite封装. Aspell-p

http://freemind.pluskid.org/machine-learning/softmax-vs-softmax-loss-numerical-stability/ 卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得

今年注定是不寻常的一年,因为技术,接触了许多大牛.通过一篇篇博文,看到了大牛们勤奋好学.孜孜不倦的精神,于是决定也开个博客,向大牛学习. 博客开了,写点什么呢?奈何肚子里墨水不多,吐出来也多是白沫,不如写写自己的学习心得,一来可以鼓励自己,再者,也能给后来人提供些许思路. 第一篇博客,不谈实质,就谈谈虚的.把上周末码的一点文字发上来,以下: 活着的意义: 昨天看了一天的<封神纪>漫画,终于看完了,感觉像完成了一件自己感兴趣的事情,内心非常满足. 平时我们总是工作很忙,但不知道或者忘了自己真正忙