Je comprends que, étant donné un ensemble de observations indépendantes l' estimateur du maximum de vraisemblance (ou, de manière équivalente, le MAP avec a priori plat / uniforme) qui identifie les paramètres \ mathbf {θ} qui produisent la distribution du modèle p_ {modèle} \ gauche (\, \ cdot \,;...
J'ai commencé à en apprendre davantage sur les réseaux de neurones avec le didacticiel neuromnetworksanddeeplearning dot com. En particulier dans le 3ème chapitre, il y a une section sur la fonction d'entropie croisée, et définit la perte d'entropie croisée comme:
J'ai implémenté la fonction suivante pour calculer l'entropie: 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 Résultat: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats...
Pour deux distributions discrètes et , l'entropie croisée est définie commepppqqq H( p , q) = - ∑Xp ( x ) logq( x ) .H(p,q)=-∑Xp(X)Journalq(X).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Je me demande pourquoi ce serait une mesure intuitive de la distance entre deux distributions de probabilité? Je vois que est...
Essayer de comprendre la relation entre l'entropie croisée et la perplexité. En général pour un modèle M , Perplexité (M) = 2 ^ entropie (M) . Cette relation est-elle valable pour tous les n-grammes différents, c'est-à-dire unigramme, bigramme,
L'un des problèmes importants auxquels sont confrontés les prévisionnistes est de savoir si la série donnée peut être prévue ou non? Je suis tombé sur un article intitulé " L'entropie comme indicateur a priori de la prévisibilité " de Peter Catt qui utilise l' entropie approximative (ApEn) comme...
Je lisais la discussion sur Hacker News à propos de l'utilisation de l'écart-type par opposition à d'autres mesures telles que l'écart absolu moyen. Donc, si nous devions suivre le principe de l'entropie maximale, avec quel type de distribution utiliserions-nous si nous ne connaissions que la...
J'ai observé que Caffe (un cadre d'apprentissage en profondeur) a utilisé la couche de perte Softmax SoftmaxWithLoss comme couche de sortie pour la plupart des échantillons de modèle . Pour autant que je sache, la couche de perte Softmax est la combinaison de la couche de perte logistique...
J'essaie de comprendre la forme normalisée d'informations mutuelles ponctuelles. 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))} Pourquoi la probabilité log-jointe normalise-t-elle les informations mutuelles ponctuelles entre [-1, 1]? L'information mutuelle point...
J'ai essayé de créer un programme pour former des réseaux neuronaux sur mon ordinateur. Pour le réseau en question, j'ai décidé d'utiliser la fonction Cross Entropy Error: E= -∑jtjlnojE=−∑jtjlnojE = -\sum_jt_j\ln o_j Où est la sortie cible pour le neurone , et est la sortie de ce neurone, essayant...
Petite question: pourquoi est-ce vrai ?? Longue question: Très simplement, j'essaie de comprendre ce qui justifie cette première équation. L'auteur du livre que je lis, (contexte ici si vous le souhaitez, mais pas nécessaire), affirme ce qui suit: En raison de l'hypothèse de quasi-gaussianité, nous...
Je suis intrigué par le concept d'un modèle de Markov à entropie maximale (MEMM) et je songe à l'utiliser pour un marqueur de partie de la parole (POS). En ce moment, j'utilise un classificateur conventionnel d'entropie maximale (ME) pour baliser chaque mot individuel. Cela utilise un certain...
Il existe généralement de nombreuses distributions conjointes cohérentes avec un ensemble connu de distributions marginales .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) De ces distributions conjointes,...
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...
Salutations, Actuellement, je fais ce qui suit dans 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, identity,...
J'ai une question qui m'occupe depuis un moment. Le test d'entropie est souvent utilisé pour identifier les données chiffrées. L'entropie atteint son maximum lorsque les octets des données analysées sont distribués uniformément. Le test d'entropie identifie les données chiffrées, car ces données...
Supposons que la quantité que nous voulons inférer soit une distribution de probabilité. Tout ce que nous savons, c'est que la distribution provient d'un ensemble déterminé, disons, par certains de ses moments et nous avons un antérieur .EEEQQQ Le principe d'entropie maximale (MEP) dit que le qui a...
J'ai eu récemment une discussion rapide avec un ami bien informé qui a mentionné que les SVM sont la limite de température zéro de la régression logistique. La justification impliquait des polytopes marginaux et la dualité fenchel. Je n'ai pas pu suivre. Cette affirmation selon laquelle les SVM...