困惑！~

最新推荐文章于 2025-02-03 11:08:44 发布
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公司的项目，到底是找合适的软件，还是自己开发呢？

pm1978
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困惑度：衡量语言模型的优劣
AI天才研究院
04-26 1363
困惑度：衡量语言模型的优劣 1. 背景介绍 1.1 语言模型的重要性 在自然语言处理(NLP)领域,语言模型扮演着至关重要的角色。它们被广泛应用于各种任务,如机器翻译、文本生成、语音识别等。随着深度学习技术的不断发展,基于神经网络的语言模型已经
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周鸿祎：先做产品还是先谈情怀，这让我很困惑！
02-26
老周谈到了自己的两个困惑，一是先做产品还是先谈情怀，二是改进产品体验，是自己做还是培养人去做?问：要数中国创业型一号产品经理，应该是周鸿祎了吧。周鸿祎：真不敢当。我最近也很困惑，三观也被颠倒了。过去...
Nginx 基础详解（二）
狼行千里
01-28 4671
PCRE(Perl Compatible Regular Expressions)是一个Perl库，包括 perl 兼容的正则表达式库。
开发的困惑~~~！
sim_wu的专栏
01-08 388
             在DOS和Windows用IDE多了，当转到别的平台上时，第一件事总是到处搜寻IDE+SDK，但我发现，这是很难办到的！             我对于移动平台的开发一直有着浓厚的兴趣，一是因为它应用比较单一、硬件结构简单，再就是可以在上面为所欲为。最初看过Symbian OS相关的书，但当时手头有别的事，就只是看看了看，买了PSP(TM)后，由于要玩游戏，但sony
困惑度（Perplexity）
彬彬侠的博客
02-03 4635
困惑度（Perplexity，简称 PP）是自然语言处理（NLP）中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之，困惑度是 语言模型对文本的“不确定性” 或 “混乱度” 的度量，数值越低，说明模型对文本的预测能力越强。
求职中我们的主要困惑！
u013599033的专栏
04-24 1172
我们在求职过程中会遇到许许多多的问题，这些问题如果一直存在无法解决就会给你的求职带来很多的阻碍，让你无法找到一份称心如意的工作。如何解决这些问题就成了求职者的当务之急，下面就让我们看看哪些问题会导致求职者在找工作的时候面临困惑！ 1、对自己想求职的行业和职位定位模糊不清-这种情况往往会导致求职者在求职中，盲目不清，四处投递简历，对自己的未来发展也没有计划和掌控，这种情况往往是求职者自身对
node到底是什么，一句话让新手小白不再困惑！
有一棵树的博客
11-26 2474
node到底是什么，一句话让新手小白不再困惑！
C语言的困惑！
CHUNHUIWANG的专栏
11-29 331
<br />对于刚刚接触C语言的我感到无比的困惑！不知该从那入手，哎！曾今的壮志凌云已被这C字打得惨不忍睹！我就想一个迷路的小孩，无助的走在C的道路上！希望有谁看到这份文章后给我点安慰和鼓励！<br />谢谢！！
很困惑~~对于C#
xinzhi1987814的专栏
09-10 145
<br />我是一名刚毕业工作了的大学生，虽然学过软件方面，但是主要还是C语言~~现在工作上需要用C#和.NET！我感觉无从下手啊，很着急
LDA主题模型困惑度计算
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 对于LDA模型，最常用的两个评价方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。     其中困惑度可以理解为对于一篇文章d，所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定，这个不确定成都就是困惑度。困惑度越低，说明聚类的效果越好。    计算公式     分母是测试集中所有单词之和，即测试集的总长度，不用排重。其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率，计算公式如下。p(z|d...
c语言中！与~有什么区别？
08-03
4. 在处理负数时，理解补码的概念非常重要，否则可能会对 `~` 操作的结果感到困惑。 5. 当涉及位运算时，了解二进制表示和补码规则是必不可少的。 在软件开发中，熟练掌握这些基本的位操作符能够帮助我们编写出更加...
Redux 和 Mobx的选择问题：让你不再困惑！
08-29
Redux 和 Mobx 的选择问题：让你不再困惑！ 在选择状态管理库时，开发者经常会遇到困惑，究竟是选择 Redux 还是 Mobx？这两个库都是当下比较火热的数据流模型，本文将为您详细介绍它们之间的不同之处和相同之处，...
开发与生产协同更便捷-下载即用.zip
01-07
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a416e7c02222 vUp - 虚拟机启动功能 vUp 能够让您在本地构建生产级别环境。 通过运用 vagrant 和 docker 的结合，vUp 将协助您便捷且流畅地建立开发环境，而无需面对繁琐的配置工作。 直观的布局设计使得应用程序的组件安装和配置过程变得简单，可以轻松拖放进行操作安装和设置要启动此项目，需要先进行安装，接着安装hostmanager插件： vagrant plugin install vagrant-hostmanager要访问项目，需要承载负载 （该地址vup在浏览器中作为Vagrantfile定义的机器）。 倘若出现502 Bad Gateway错误，请执行以下命令： vagrant ssh vupsudo suservice uwsgi restart这是一个需要关注的状况。 组件部署妥当后的展示效果
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目标检测模型对比应用.zip
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光伏VSG-基于虚拟同步发电机的光伏并网逆变器系统（Simulink仿真）
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光伏VSG-基于虚拟同步发电机的光伏并网逆变器系统（Simulink仿真）内容概要：本文介绍了基于虚拟同步发电机（VSG）技术的光伏并网逆变器系统，并通过Simulink进行建模仿真。该系统旨在提升光伏发电系统在电网
OpenJDK8U-jdk-x64-linux-hotspot-8u252b09
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基于指数衰减包络的实时键盘音效合成系统-用于鸿蒙PC按键
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困惑度
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### 困惑度的概念及其与信息熵的关系 困惑度（Perplexity）是一种用于评估语言模型性能的指标，它反映了模型预测下一个词的能力。具体来说，它是基于交叉熵（Cross Entropy）定义的一个指数形式[^2]。 #### 1. 困惑度的计算公式 对于一个离散随机变量 \(X\) 和对应的概率分布 \(p(x)\)，如果使用另一个近似分布 \(q(x)\) 来建模，则交叉熵可以表示为： \[ H(p, q) = - \sum_{x} p(x) \log q(x) \] 在此基础上，困惑度被定义为： \[ \text{Perplexity} = 2^{H(p, q)} = 2^{-\sum_x p(x) \log_2 q(x)} \] #### 2. 困惑度与信息熵的关系 当 \(q(x)\) 完全等于真实的概率分布 \(p(x)\) 时，交叉熵退化为自信息熵 \(H(p)\)[^3]。此时，困惑度简化为： \[ \text{Perplexity} = 2^{H(p)} \] 这表明，在理想情况下，困惑度实际上是对数空间下信息熵的一种变换表达方式。 #### 3. 概率分布在其中的作用 在上述公式中，\(p(x)\) 表示真实的数据分布，而 \(q(x)\) 则代表由模型估计出来的分布。通过调整模型参数使得 \(q(x)\) 更接近于 \(p(x)\)，我们可以降低交叉熵以及相应的困惑度。因此，优化目标通常转化为最小化交叉熵或最大化对数似然函数。 以下是实现简单版本困惑度计算的一段 Python 示例代码： ```python import numpy as np def perplexity(prob_dist, model_dist): cross_entropy = -np.sum([prob_dist[i] * np.log2(model_dist[i]) for i in range(len(prob_dist))]) return 2 ** cross_entropy # Example usage: true_distribution = [0.5, 0.25, 0.125, 0.125] model_estimation = [0.4, 0.3, 0.2, 0.1] print(perplexity(true_distribution, model_estimation)) ``` 此脚本接受两个向量作为输入——一个是实际发生的频率比例列表 `true_distribution`；另一个是从某些机器学习算法得出的概率质量函数值组成的数组 `model_estimation` ——并返回它们之间的困惑程度数值。
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