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我要计算滚动窗口大小为500的多个时间序列的熵值。我在代码中使用了滚动应用函数，但它不起作用。r<-matrix(0, nrow = N, ncol = 1) r[i]<-approx_entropy(ts[,i], edim = 2,
浏览 0修改于2019-02-08得票数 2
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有没有java代码来实现法亚德和伊拉尼基于熵的离散化？我已经尝试读取文件，然后计算熵和信息增益。如何获得bounday积分？我必须实现法亚德和伊拉尼的离散化算法，它是基于熵和信息增益的(法亚德和伊拉尼，1993
浏览 3提问于2014-10-16得票数 0
对单个额外单词的权重低白空间上的最小权0.25 google-chrome.txt0.87 GPL-1.txt0.99 GPL-2.txt0.60 GPL-3.txt我的一个想法是计算许可的熵，然后将unknown.txt和许可连接起来，再用ent计算熵。附加熵</e
浏览 0提问于2021-06-08得票数 -1
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嗨，只是玩代码，我得到了意想不到的结果交叉熵损失权的实现。pred=torch.tensor([[8,5,3,2,6,1,6,8,4],[2,5,1,3,4,6,2,2,6],[1,1,5,8,9,2,5,2,8],[2,2,6,4,1,1,7,8,3],[2,2,2,7,1,7,3,4,9],dtype=torch.float32)
在这类样本变量下，毕道尔的交
浏览 0修改于2021-08-10得票数 2
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对于乙状结肠激活，交叉熵日志丢失导致权值更新z(z - label) * x的简单梯度形式，其中z是神经元的输出。参考资料
二元交叉熵的导数-为什么我的符号不对？
浏览 0修改于2020-12-05得票数 2
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我不完全理解交叉熵误差是如何计算的。由于某些负数的对数没有定义(或虚的)，并且神经网络的输出可以是一些负数(权值和偏差是随机初始化的)，所以我经常得到NaN。我该怎么避免呢？
浏览 1提问于2015-12-03得票数 1
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我想在我正在使用的算法中添加参数选择的交叉熵方法。问题是我不太懂数学表示法，也找不到用代码写成的交叉熵方法的这个版本。
浏览 3修改于2014-03-17得票数 1
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Tensorflow函数tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits()接受参数pos_weight。将pos_weight定义为“用于正示例的系数”。我假设这意味着增加pos_weight会增加假阳性的损失，减少假阴性的损失。还是我倒过来了？
浏览 1修改于2016-11-20得票数 6
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我已经有一个代码来生成权值和脓肿的高斯-Legendre求积规则，但我有困难使用它的双重积分。为了生成权值和脓肿，我使用以下表示法w，x=leg( x1，x2，n)，其中w是权，x是脓肿，x1是积分的下限，x2是上限，n是求积点的个数。提前谢谢。
浏览 3提问于2016-08-07得票数 0
我正在使用tensorflow用LSTM构建一个seq2seq模型。我使用的损失函数是softmax交叉熵损失。问题是我的输入序列有不同的长度，所以我填充它。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits提供轴向参数，可以用三维方法计算损耗，但不提供权值。
浏览 3提问于2017-12-29得票数 3
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我在玩一些代码，它的行为与我预期的不一样。所以我把它简化为一个最简单的例子：test_target = torch.tensor([0])
loss_test = loss_function_test(test_act, test_target)> tensor(0.1269)
loss_f
浏览 2修改于2021-05-21得票数 0
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在http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html中我有以下的推理，为了计算成本梯度，我们使用链规则，导出了关于激活的成本，关于(w *x+ b)的激活，以及与权重的和。对于权Wi，(和w*x+ b) w.r.to Wi的导数总是xi，而激活函数的导数不知道这一点，所以它不可能消除Xi，
浏览 0修改于2017-04-15得票数 2
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输入映像为5x5，内核为2x2，它经历了一个ReLU激活函数。在ReLU获得最大的2x2池池后，这些池就会被平化，并连接到完全连接的层中。一旦通过完全连接层，输出被转换为Softmax概率。取交叉熵和softmax的导数，计算了全连通层的权值。
我感到困惑的是如何通过最大池预先形成反向传播，然后最终在卷积层中找到权值的导数。
浏览 0修改于2021-02-12得票数 2
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由于供应商库不兼容，我需要编译高熵VA关闭的C#应用程序。到目前为止，我发现的唯一方法是在构建后的步骤中使用editbin，但这非常笨重。有更好的办法吗？
浏览 3提问于2014-12-19得票数 2
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_W是权矩阵。
这是否意味着这些N批次的总体效果被合并/浓缩成dL/dW？这与我如何实现输出层有关，例如软最大-交叉熵</e
浏览 0修改于2018-04-29得票数 0
在分类/监督学习上下文中，我看到许多机器学习文本使用以下表示法来表示Shannon熵：
我知道信息增益和熵的概念，我只是想了解数学形式主义
浏览 0修改于2021-10-20得票数 0
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我正在处理一个keras.io示例，其中构建了一个变分的自动编码器，在这里可以找到：
，，我试图用MeanSquaredError-损失替换二进制_交叉熵损失，但是我得到了一个TypeError。我要做什么，才能得到tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(keras.losses.binary_crossentropy(data，重建)，axis=(1，2)，reconstruction_loss= tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(keras.losses.MeanAbsoluteError(data，重建)，ax
浏览 3修改于2021-06-02得票数 0
我有一个列表盒MyPricePrice2Price1DropPrice我的意思是，如果有一个项目，以顺序“价格”开头，它得到优先权，否则最小的字符串应该得到优先权。int Compare(object x, object y) //my sorting code here
}
我怎么写比较法。
浏览 5提问于2015-06-22得票数 2
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关于密码熵测量的几点看法似乎在挑战NISTSP800-90B的核心，它将最小熵作为硬件源产生的熵的一种保守度量。第1节，第2页最小熵满足Shannon提出的熵度量函数的性质吗？如果没有，为什么要用它来
浏览 0修改于2020-09-13得票数 2
我计算了一天内用户行为的熵水平，计算了其可能出现的状态(H:=Home、w:=Work或E:=Elsewhere)。假设用户A以{H，W，E，E，H，H}表示一天中每小时的可能状态P(W)=9/24=0.38使用shannon的熵，我想计算一个用户的熵级别H(A)=(-P(H)*log2 2(H))+(-P(W)*log2 2(W))+(-P(E)*log<
浏览 3提问于2014-03-10得票数 1
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