Saya mengerti bahwa diberikan satu set pengamatan independen yang Maximum Likelihood Estimator (atau, sama, MAP dengan datar / seragam sebelumnya) yang mengidentifikasi parameter yang menghasilkan distribusi Model p_ {Model} \ kiri (\, \ cdot \,; \ mathbf {θ} \ kanan) yang paling cocok dengan...
Saya mulai belajar tentang jaringan saraf dengan tutorial neuralnetworksanddeeplearning dot com. Khususnya di bab ke - 3 ada bagian tentang fungsi cross entropy, dan mendefinisikan cross entropy loss sebagai: C=−1n∑x∑j(yjlnaLj+(1−yj)ln(1−aLj))C=−1n∑x∑j(yjlnajL+(1−yj)ln(1−ajL))C = -\frac{1}{n}...
Saya menerapkan fungsi berikut untuk menghitung entropi: from math import log def calc_entropy(probs): my_sum = 0 for p in probs: if p > 0: my_sum += p * log(p, 2) return - my_sum Hasil: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats...
Untuk dua distribusi diskrit dan , cross entropy didefinisikan sebagaipppqqq H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Saya bertanya-tanya mengapa ini akan menjadi ukuran intuitif jarak antara dua distribusi probabilitas? Saya melihat bahwa adalah entropi dari ,...
Salah satu masalah penting yang dihadapi oleh peramal adalah apakah seri yang diberikan dapat diperkirakan atau tidak? Saya menemukan sebuah artikel berjudul " Entropi sebagai Indikator A Priori dari Kemampuan Prakiraan " oleh Peter Catt yang menggunakan Perkiraan Entropi (ApEn) sebagai ukuran...
Mencoba memahami hubungan antara entropi-silang dan kebingungan. Secara umum untuk model M , Perplexity (M) = 2 ^ entropy (M) . Apakah hubungan ini berlaku untuk semua n-gram yang berbeda, yaitu unigram, bigram,
Saya membaca diskusi di Hacker News tentang penggunaan standar deviasi yang bertentangan dengan metrik lain seperti rata-rata deviasi absolut. Jadi, jika kita mengikuti prinsip entropi maksimum, distribusi seperti apa yang akan kita gunakan jika kita hanya tahu mean distribusi dan mean penyimpangan...
Saya mengamati bahwa Caffe (kerangka pembelajaran yang mendalam) menggunakan Softmax Loss Layer SoftmaxWithLoss sebagai lapisan keluaran untuk sebagian besar sampel model . Sejauh yang saya tahu, lapisan Softmax Loss adalah kombinasi dari Multinomial Logistic Loss Layer dan Softmax Layer . Dari...
Saya mencoba memahami bentuk normal dari informasi timbal balik yang bijaksana. npmi=pmi(x,y)log(p(x,y))npmi=pmi(x,y)log(p(x,y))npmi = \frac{pmi(x,y)}{log(p(x,y))} Mengapa probabilitas log joint menormalkan informasi mutual pointwise antara [-1, 1]? Informasi timbal balik yang bijak...
Saya telah mencoba membuat program untuk melatih Neural Networks di komputer saya. Untuk Jaringan yang dimaksud, saya telah memutuskan untuk menggunakan fungsi Cross Entropy Error: E=−∑jtjlnojE=−∑jtjlnojE = -\sum_jt_j\ln o_j Di mana adalah output target untuk Neuron , dan adalah output dari...
Pertanyaan pendek: Mengapa ini benar ?? Pertanyaan panjang: Sederhananya, saya mencoba mencari tahu apa yang membenarkan persamaan pertama ini. Penulis buku yang saya baca, (konteks di sini jika Anda menginginkannya, tetapi tidak perlu), mengklaim sebagai berikut: Karena asumsi...
Saya tertarik dengan konsep Maximum Entropy Markov Model (MEMM), dan saya berpikir untuk menggunakannya untuk tagger Part of Speech (POS). Saat ini, saya menggunakan classifier Maximum Entropy (ME) konvensional untuk menandai setiap kata. Ini menggunakan sejumlah fitur, termasuk dua tag...
Umumnya ada banyak distribusi gabungan konsisten dengan set distribusi marginal yang diketahui .P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X1=x1,X2=x2,...,Xn=xn)P(X_1 = x_1, X_2 = x_2, ..., X_n = x_n)fi(xi)=P(Xi=xi)fi(xi)=P(Xi=xi)f_i(x_i) = P(X_i = x_i) Dari distribusi gabungan ini, apakah produk dibentuk dengan...
Jadi, saya memiliki 16 percobaan di mana saya mencoba untuk mengotentikasi seseorang dari sifat biometrik menggunakan Hamming Distance. Ambang batas saya diatur ke 3.5. Data saya di bawah dan hanya percobaan 1 yang Benar-Benar Positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6...
Salam pembuka, Saat ini saya sedang melakukan hal berikut di R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum,...
Saya punya beberapa pertanyaan yang cukup lama. Tes entropi sering digunakan untuk mengidentifikasi data yang dienkripsi. Entropi mencapai maksimum ketika byte dari data yang dianalisis didistribusikan secara seragam. Tes entropi mengidentifikasi data yang dienkripsi, karena data ini memiliki data...
Misalkan jumlah yang ingin kita simpulkan adalah distribusi probabilitas. Yang kita tahu adalah bahwa distribusi berasal dari himpunan ditentukan, katakanlah, pada beberapa momennya dan kami memiliki sebelumnya .EEEQQQ Prinsip entropi maksimum (MEP) mengatakan bahwa yang memiliki entropi relatif...
Baru-baru ini saya berdiskusi singkat dengan seorang teman yang berpengetahuan luas yang menyebutkan bahwa SVM adalah batas suhu nol dari regresi logistik. Alasannya melibatkan polytopes marginal dan dualitas fenchel. Saya tidak bisa mengikuti. Apakah pernyataan tentang SVM ini sebagai batas suhu...