Публикации по теме 'cross-entropy'
Путаница CrossEntropy и NLLLoss в Pytorch
Cross Entropy Loss в Pytorch объединяет Softmax и CrossEntropy (а не только часть CrossEntropy)
Таким образом, вход должен быть логитом (выход из линейного слоя или любой другой сети), а не нормализованной вероятностью (выход из softmax).
2. NLLLoss (отрицательная логарифмическая потеря правдоподобия)
В общем, NLL — это просто отрицательная логарифмическая вероятность L(y)=−log(y) Но в Pytorch нет журнала NLL. Это всего лишь отрицательная вероятность целевого индекса...
Поиск пути к иглу на туманном озере с помощью обучения с подкреплением
В «ледяной-нескользкой» среде используется метод кросс-энтропии, чтобы начать обучение с подкреплением.
Обучение оптимального решения с течением времени агентом в среде, как правило, определяется как обучение с подкреплением.
На высоком уровне есть несколько методов обучения с подкреплением, классифицированных и упрощенно объясненных следующим образом:
1. Без модели или на основе модели: а. Без модели: метод грубой силы, при котором агент действует первым, а думает позже...
Логистическая регрессия
Бинарная классификация.
Логистическая регрессия - это простейшая модель двоичной классификации с учителем. Бинарная классификация подразумевает, что наша целевая переменная является дихотомической, то есть может принимать два значения, например 0 или 1.
Сигмовидная функция :
Сигмоидальная функция - это дифференцируемая функция, активно используемая в задачах оптимизации. Из графика функции logit видно, что значение функции не сильно меняется для больших входных данных..
Все о функциях потерь в машинном обучении
В машинном обучении функция потерь — это математическая функция, которая измеряет, насколько хорошо модель машинного обучения способна делать прогнозы. Функция потерь сравнивает прогнозируемый результат модели с истинным выходом и выдает оценку, которая показывает, насколько они различаются. Цель модели машинного обучения — свести к минимуму эту разницу или «потерю», чтобы делать точные прогнозы.
Выбор функции потерь зависит от рассматриваемой проблемы и типа используемой модели машинного..
Функции потери кросс-энтропии, объясненные в Машинном обучении.
Всякий раз, когда вы будете работать над каким-либо проектом AI или нейронной сети, обнаружение потерь в вашей модели является основным шагом.
Допустим, вы решаете любую проблему классификации, например, в данном тексте есть положительное или отрицательное настроение. Теперь в любой из задач нейронной сети мы будем использовать некоторые случайные веса для обучения модели в первом раунде. После завершения первого раунда мы проверяем прогноз модели на соответствие целевым значениям, и,..
Интуиция за кросс-энтропией
Введение
Энтропия берет свое начало в теории информации и широко используется в областях машинного обучения и нейронных сетей. Как энтузиаста ИИ, меня всегда заинтриговала категориальная перекрестная энтропия. Я искал какое-то интуитивное объяснение кросс-энтропии и хотел знать, почему это помогает в области машинного обучения.
В этой статье мы совершим интуитивное путешествие и узнаем, что такого хорошего в кросс-энтропии.
Обратный инжиниринг выражения кросс-энтропии
Давайте начнем..
ML & DL — Логистическая регрессия (часть 3)
Логистическая регрессия — это регрессионная модель, в которой зависимая переменная является категориальной, а выходные данные могут принимать только два значения 0 или 1.
В этой статье вы найдете:
Краткое введение в логистическую регрессию Функция активации , Графическое представление, Функция стоимости и кросс-энтропийная стоимость, Реализация логистической регрессии с помощью Keras в Jupyter Notebook Частичное резюме.
Логистическая регрессия
Логистическая..
