Entiendo que dado un conjunto de observaciones independientes el Estimador de máxima verosimilitud (o, de manera equivalente, el MAP con anterior plano / uniforme) que identifica los parámetros \ mathbf {θ} que producen la distribución del modelo p_ {modelo} \ izquierda (\, \ cdot \,; \ mathbf...
Comencé a aprender sobre redes neuronales con el tutorial de redes neuronales y aprendizaje de punto com. En particular, en el tercer capítulo hay una sección sobre la función de entropía cruzada, y define la pérdida de entropía cruzada
Implementé la siguiente función para calcular la entropía: 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 Resultado: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from...
Para dos distribuciones discretas y , la entropía cruzada se define comopppqqq H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=−∑xp(x)logq(x).H(p,q)=-\sum_x p(x)\log q(x). Me pregunto por qué esto sería una medida intuitiva de la distancia entre dos distribuciones de probabilidad. Veo que es la entropía de , que...
Tratando de entender la relación entre la entropía cruzada y la perplejidad. En general, para un modelo M , Perplejidad (M) = 2 ^ entropía (M) . ¿Esta relación es válida para todos los n-gramos diferentes, es decir, unigram, bigram,
Uno de los problemas importantes que enfrentan los pronosticadores es si las series dadas se pueden pronosticar o no. Me topé con un artículo titulado "La entropía como un indicador prioritario de previsibilidad " de Peter Catt que utiliza la entropía aproximada (ApEn) como una medida relativa...
Estaba leyendo la discusión en Hacker News sobre el uso de la desviación estándar en lugar de otras métricas, como la desviación media absoluta. Entonces, si siguiéramos el principio de máxima entropía, ¿con qué tipo de distribución usaríamos si solo supiéramos la media de la distribución y la...
Observé que Caffe (un marco de aprendizaje profundo) utilizó la capa de pérdida Softmax SoftmaxWithLoss como capa de salida para la mayoría de las muestras de modelos . Hasta donde sé, la capa de pérdida Softmax es la combinación de la capa de pérdida logística multinomial y la capa Softmax...
Estoy tratando de entender la forma normalizada de información mutua puntual. n p m i = p m i ( x , y)l o g( p ( x , y) )npmi=pmi(x,y)log(p(x,y))npmi = \frac{pmi(x,y)}{log(p(x,y))} ¿Por qué la probabilidad conjunta logarítmica normaliza la información mutua puntual entre [-1, 1]? La información...
He estado tratando de crear un programa para entrenar redes neuronales en mi computadora. Para la red en cuestión, he decidido usar la función Error de entropía cruzada: mi= -∑jtjEnojE=−∑jtjlnojE = -\sum_jt_j\ln o_j Dónde tjtjt_j es la salida objetivo para la neurona jjjy ojojo_j es la salida de...
Pregunta corta: ¿Por qué es esto cierto? Larga pregunta: Muy simple, estoy tratando de descubrir qué justifica esta primera ecuación. El autor del libro que estoy leyendo (contexto aquí si lo desea, pero no es necesario), afirma lo siguiente: Debido a la suposición de casi gaussianismo,...
Me intriga el concepto de un Modelo de Markov de máxima entropía (MEMM), y estoy pensando en usarlo para un etiquetador de Parte de discurso (POS). Por el momento, estoy usando un clasificador convencional de máxima entropía (ME) para etiquetar cada palabra individual. Esto utiliza una serie de...
Generalmente hay muchas distribuciones conjuntas consistentes con un conjunto conocido de distribuciones 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 estas distribuciones conjuntas, ¿el...
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Saludos, Actualmente estoy haciendo lo siguiente en 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,...
Tengo una pregunta que me ocupa por un tiempo. La prueba de entropía se usa a menudo para identificar datos cifrados. La entropía alcanza su máximo cuando los bytes de los datos analizados se distribuyen uniformemente. La prueba de entropía identifica datos cifrados, porque estos datos tienen una...
Suponga que la cantidad que queremos inferir es una distribución de probabilidad. Todo lo que sabemos es que la distribución proviene de un conjunto determinado, por ejemplo, por algunos de sus momentos y tenemos una previa .mimiEQQQ El principio de entropía máxima (MEP) dice que que tiene la...
Recientemente tuve una discusión rápida con un amigo experto que mencionó que las SVM son el límite de temperatura cero de la regresión logística. La justificación involucraba politopos marginales y dualidad fenchel. No pude seguir. ¿Es cierta esta afirmación sobre que las SVM son el límite de...