模糊散布熵Fuzzy dispersion entropy，多尺度模糊散布熵，层次模糊散布熵，时移多尺度模糊散布熵，复合多尺度模糊散布熵，精细复合多尺度模糊散布熵.熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzy dispersion entropy)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学
原创
2023-06-26 21:53:50
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pytorch中多分类问题中最常用的损失函数应该就是CrossEntropyLoss了，传闻该函数结合了LogSoftmax和NLLLoss两个函数，那么这个函数到底是什么来头呢？本文来一探究竟。交叉熵的定义交叉熵刻画的是实际输出的分布与期望分布的距离：如果模型输出的结果的分布和期望的分布越相似，那么交叉熵就越小。交叉熵的定义公式为，其中表示的维度；更一般地，假设为期望分布，为输出的分布，则和的交
https://www.zhihu.com/question/266285555
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2021-07-15 14:35:51
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pytorch学习笔记（九）————交叉熵 (1)熵的定义 熵(Entropy)代表事件所包含的不确定性，也叫作惊喜度。熵越高则代表事件的不确定性越高，具体原因可参考博客： 举个例子： 1.假如有四个事件，发生的概率都是0.25，也就是说这四个事件发生的概率一样，很难在一开始就预测到哪个事件会发生，包含的不确定性因素非常大。所以此时计算出的信息熵非常高。 2.若四个事件有三个发生概率小，一个事件
熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。模糊散布熵(Fuzzy dispersion entropy，python代码：https://www.jianshu.com/p/1f2542dd8fc1)是采用一种新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，解决复杂的分类或预测问题，可用于生物医学、神经科学、电气、交
原创
2023-07-10 22:32:00
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一：自信息二：信息熵三：联合熵四：条件熵五：交叉熵六：相对熵（KL散度）七：总结
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2022-12-14 16:26:04
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绪言任何新生事物的产生和发展，都要经过一个由弱到强,逐步成长壮大的过程，一种新理论、一种新学科的问世，往往一开始会受到许多人的怀疑甚至否定。模糊数学自1965年L.A.Zadeh教授开创以来所走过的道路，充分证实了这一点，然而，实践是检验真理的标准，模糊数学在理论和实际应用两方面同时取得的巨大成果，不仅消除了人们的疑虑，而且使模糊数学在科学领域中，占有了自己的一席之地。经典数学是适应力学、天文、物
小明在学校玩王者荣耀被发现了，爸爸被叫去开家长会，心里悲屈的很，就想法子惩罚小明。到家后，爸爸跟小明说：既然你犯错了，就要接受惩罚，但惩罚的程度就看你聪不聪明了。这样吧，我们俩玩猜球游戏，我拿一个球，你猜球的颜色，我可以回答你任何问题，你每猜一次，不管对错，你就一个星期不能玩王者荣耀，当然，猜对，游
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2019-07-10 15:16:00
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交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之...
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2020-01-12 15:27:00
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一、熵对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极nt Entropy）是熵对多维概...
信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。 信息量用来度量一个信息的
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2022-01-14 16:46:37
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【内容简介】使用一个现实中直观的例子详解信息熵、交叉熵及相对熵的核心概念，读完后，希望能帮助你建立起这三个概念的固有直觉，不再疑惑。要完成题目的最终解释，必须从熵这个神奇的概念开始讲起。1什么是熵-Entropy词源—最初来源于热力学Entropy来源于希腊语，原意：内向，即：一个系统不受外部干扰时往内部稳定状态发展的特性。定义的其实是一个热力学的系统变化的趋势。1923年，德国科学家普朗克来中国
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2020-11-24 16:40:48
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条件熵定义的最原始形式\[H(Y|X)=\sum_{x\in X} p(x)H(Y|X=x)
\]或者写成这样\[H(Y|X)=\sum_{i=1}^{n} p(x_i)H(Y|X=x_i)
\]这里 \(n\) 表示随机变量 \(X\) 取值的个数，不管是条件熵还是熵，都是计算 \(Y\) （可以理解为因变量）的熵，\(H(Y|X)\) 可以理解为在已知一些信息的情况下，因变量 \(Y\) 的不
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2023-07-28 20:39:57
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本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库：information-theory】，需要的朋友们自取。或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 也可获取。联合熵联合集 XY 上, 对联合自信息 的平均值称为联合熵:当有n个随机变量 , 有信息熵与热熵的关系信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。信息熵与热
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精选
2023-02-22 10:30:07
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前面已经写了四篇博文介绍图像的阈值化技术了从四篇博文中我们可以看出，图像的阈值化技术的关键在于找寻合适的阈值然后用这个阈值对图像进行二值化处理。找寻阈值的方法有很多，上面三篇博文就提供了四种方法。本文介绍利用图像图像直方图的最大熵找寻阈值的方法，并附相关代码。先介绍原理：1、要理解最大熵就不得不先了解熵的概念。熵的概念用于表示系统的不确定性，系统的熵越大则系统的不确定性越大。所以取系统的最大熵就是
如果人类文明即将消失前，让你留下一个字用来概括人类几千年的文明世界，你会留下哪个字，我会毫不犹豫的留下一个字就是“熵”！记得第一次认识到到这个字，是在高中物理课上，黑板上的那一串公式，我至今依然不知道代表的是什么意思。前几天，这个字又出现在了我的视线中，我在想，这个字啥意思？带着突发的这种好奇心，打开谷歌，输入“熵”。谷歌的解释是熵是科学技术上泛指某些物质系统状态的一种量度，或者说明其可能出现的程
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2021-01-19 21:11:48
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熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”。比
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2022-03-20 16:08:27
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熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”
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2021-07-12 17:21:53
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