当且仅当X的分布为均匀分布时有H(P)=log|X|。即P(X)=1|X|时熵最大。 2.最大熵原理 最大熵Max Entropy原理:学习概率模型时,在所有可能的概率模型(即概率分布)中,熵最大的模型是最好的模型。 通常还有其他已知条件来确定概率模型的集合,因此最大熵原理为:在满足已知条件的情况下,选取熵最大的模型。
计算最大熵51if(HO + HB >max_Entropy){52max_Entropy = HO +HB;53thresh = i +p;54}55}5657//阈值处理58src.copyTo(dst);59for(inti =0; i < r; ++i){60uchar* ptr = dst.ptr<uchar>(i);61for(intj =0; j < c; ++j){62if(ptr[j]>thresh)63ptr[j] =255;64else65ptr[j] =0...
python maxentropy模型参数 在Python中,有一个名为"maxentropy"的包可以用于构建最大熵模型。最大熵模型是一种用于解决分类问题的机器学习模型,它基于最大熵原理,在给定一些限制条件下,选择满足这些条件且熵最大的模型。 在maxentropy包中,可以通过创建一个MaxentModel对象来构建最大熵模型,并使用fit方法来训练模型...
信息熵的概念源自信息论，表示事件的不确定性或信息量。其函数形式是对数函数，表明事件概率越小，信息量越大。信息熵的期望即为整个系统的信息熵。当事件概率分布均匀时，熵达到最大值。最大熵原理选择熵最大的模型。这与决策树划分的目标相反，后者选择熵最小的划分。主要原因是，最大熵原理倾向于提...
最大熵模型：不确定性下的智慧选择 在信息论的基石上，信息熵揭示了不确定性与概率之间的微妙关系。事件发生的不确定性越大，即概率越小，其所蕴含的信息量就越丰富。信息熵，作为信息量的期望函数，遵循着减函数的规律：当两个独立事件合并时，信息量等于各自独立部分的总和，这正是对数函数的特性，...
MaxEntropySPTGenerate是一种从Datawell SPT文件生成最大熵波谱的方法。Datawell SPT文件包含海洋浪高数据,并用于研究海洋波浪特性。MaxEntropySPTGenerate利用最大熵原理来生成波谱,该原理基于信息论,通过最大化波动数据的熵来得出最可能的波谱分布。 MaxEntropySPTGenerate的过程首先读取SPT文件中的浪高数据,并进行预...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, dim=-1, name=None ) 这个函数的功能就是,计算labels(通常是one-hot编码表征的概率)和logits经过变换后对应概率之间的交叉熵(cross entropy)。 第一个参数基本不用。此处不说明。
3、softmax_cross_entropy,sigmoid_cross_entropy的区别,字面上区别就是:softmax,sigmoid。其实通过上面分析,我们的cross_entropy的定义域(自变量) 的取值范围是0-1的,然而模型神经元输出(通常最后一层不加激活函数)是[-,+] 负无穷到正无穷的。因此需要将我们的数值转变到 0-1,目前常用的2中转变方式, ...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。