熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍 / 开普饭

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这是专栏<AI初识境>的第11篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss),覆盖分类,回归任务以及生成对抗网络,有了目 ...

过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是个好东西.于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把VAE搞懂.于是乎照样翻了网上 ...

几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题.有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型,然后用模型进行预测.无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类.强化学习算法在训练时通 ...

7 往期视频 softmax loss和交叉熵有什么关系? 想必大家也都听过熵这个概念,也都知道softmax以及softmax loss这个概念,那么它们两个有什么区别和联系呢? 作者/编辑言有三 ...

熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度.在信息论里面,熵是对不确定性的测量.但是在信息世界,熵越高,则能传输越多的信息,熵越低,则意味着传输的信息越少.在1948年,克劳德·艾尔伍 ...

熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度.在信息论里面,熵是对不确定性的测量.但是在信息世界,熵越高,则能传输越多的信息,熵越低,则意味着传输的信息越少.在1948年,克劳德·艾尔伍 ...

说到底,熵增就是一条鱼腥一锅汤,熵减就是荷花出淤泥而不染,你想做什么样的人就看你自律到什么程度! 不知总结的如何!

今天又来分享尚美巴黎的珠宝了,这款算是尚美巴黎项链中的比较有特点的,也是属于交叉项链的一种,尚美巴黎交叉圆盘项链,这个交叉圆盘项链比普通的交叉项链吊坠要大很多,戴在身上很有特点.尚美巴黎交叉项链近年来 ...

分类是机器学习中最简单,最常见的任务之一. 例如,在计算机视觉中,您希望能够微调普通卷积神经网络(CNN)的最后一层,以将样本正确分类为某些类别(类). 但是,有几种根本不同的方法可以实现这一目标. ...

TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练.评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证) 输出结果第 0 accuracy 0.125 第 20 accuracy ...

DL之SoftmaxWithLoss:SoftmaxWithLoss算法(Softmax函数+交叉熵误差)简介.使用方法.应用案例之详细攻略SoftmaxWithLoss算法简介softmax 函数称 ...

一.概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值 2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) ...

熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍