20——最大熵模型

最新推荐文章于 2022-08-12 17:11:55 发布
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    熵——信息量

    最大熵——使信息量最大

    如何使信息量最大，对未知情况不要做任何主观的假设，预测应该满足全部已知的条件——不要把鸡蛋都放在一个篮子里。

    香农将得主希萨证明，对于任何一组不自相矛盾的信息，最大熵存在且唯一——指数函数。（不会敲公式T_T）

    应用：自然语言处理，金融。如词性标注（名词、动词、形容词等）和句法分析（主谓宾句子成分）。证券交易股票债券等等

    

【机器学习】6 ——最大熵模型
qq_43507078的博客
09-08 1254
最大熵模型
【机器学习】9 ——最大熵模型的直观理解
qq_43507078的博客
09-13 1412
最大熵模型的直观理解
机器学习实战——最大熵模型
Oshyn —— 乐而学，学而乐
05-07 4531
信息熵香农与1948年提出的信息论以其中的信息熵这一基本概念为基础，用来表征人们对客观事件的不确定性的度量，与物理学中的熵表征物质的混乱程度有相似之处。 当处理不确定事件时，最常用的方式就是用概率方式描述，一般假定不确定的事件A每种可能的状态都有一个概率与之对应：P(Ai)s.t.∑i=1nP(Ai)=1P(Ai)≥0P(A_i)\\ s.t.\sum_{i=1}^nP(A_i)=1\\P(A_i
机器学习笔记之指数族分布——最大熵原理与softmax激活函数的关系
静静的学习就好
08-12 774
上一节介绍了最大熵原理与指数族分布之间的关系，即给定基于样本作为约束条件的情况下，熵最大的概率分布是指数族分布。本节将介绍最大熵原理与softmax函数之间的关联关系
机器学习笔记之指数族分布——最大熵角度观察指数族分布(二)最大熵定理与指数族分布的关系
静静的学习就好
08-10 1316
上一节介绍了熵的基本概念以及最大熵思想，本节将介绍最大熵原理与指数族分布的关联关系。
电力系统低碳调度：源荷多时间尺度优化方法及MATLAB+Cplex实现
08-14
内容概要：本文探讨了一种计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源-荷多时间尺度调度方法。该方法旨在通过协调源侧（如碳捕集电厂）和荷侧（如价格型和激励型需求响应资源），提升整个电力系统的低碳性能。文中详细介绍了如何利用MATLAB和CPLEX进行建模，包括定义决策变量、构建目标函数以及设置约束条件。特别地，文中提到当风电预测误差较大时，激励型需求响应能够显著减少碳捕集率的波动，从而有效应对风电出力的不确定性。最终实验结果显示，在协同调度模式下，系统总碳排放降低了23.7%，而需求响应成本仅增加了8%。 适合人群：对电力系统调度、低碳能源技术和优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于研究电力系统低碳化转型过程中，如何通过源荷两侧资源的高效配置来实现节能减排的目标。同时，也为实际工程应用提供了有价值的参考。 其他说明：文中提供的MATLAB代码具有良好的可读性和扩展性，便于用户根据实际情况调整参数进行仿真实验。
（完整）方差与标准差测试题及答案（完整版）.docx
08-14
（完整）方差与标准差测试题及答案（完整版）.docx
从零开始不用框架用 Python 实现卷积神经网络
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/19008e241a08 从零开始不用框架用 Python 实现卷积神经网络（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于SE算法的心音信号处理：Matlab实现心率计算与MFCC特征提取 心率计算
08-14
利用Matlab进行心音信号处理的方法和技术，重点探讨了心率计算和MFCC特征提取的具体实现步骤。首先对心音信号进行了预处理，采用带通滤波器去除不必要的噪音，确保信号质量。接着，通过峰值检测算法计算心率，并设置了合理的参数来提高准确性。对于MFCC特征提取，则选择了适当的帧长和帧移，确定了13个系数作为特征向量。此外，文章还介绍了SE算法的应用，特别是在高噪声环境下如何有效地分离有用信号。最后，作者分享了一些实际应用中的经验和注意事项，如采样率的选择、预加重处理以及波形重构等。 适合人群：从事生物医学工程、信号处理领域的研究人员和工程师，尤其是那些希望深入了解心音信号处理技术的人。 使用场景及目标：适用于需要从心音信号中获取健康信息的研究项目，如心脏病诊断辅助系统开发。主要目标是掌握心音信号处理的基本流程和技术要点，能够独立完成相关实验并解决常见问题。 其他说明：文中提供了具体的Matlab代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时强调了不同病理条件下特征表现的差异性和复杂性，鼓励研究者灵活运用多种特征组合来进行综合分析。
（完整）全国注册监理工程师继续教育题库及答案（通用版）.docx
08-14
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viewpager指示器.zip
08-14
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MySQL数据备份与恢复的完整方案.doc
08-14
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多时间尺度模型预测控制下融合需求响应机制的微网优化调度策略研究
08-14
内容概要：本文围绕多能源微网系统（如风力场、光伏电站、微型燃气轮机等）展开研究，提出了多时间尺度下的优化调度策略。具体来说，在日前阶段，基于源-荷预测数据和分时电价，利用价格型需求响应机制引导用户调整负荷，以减少系统调峰压力并优化运行成本。在日内阶段，则通过日内滚动优化模型，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标，提升调度精度和微网运行效率。最终，利用YALMIP调用CPLEX求解器对日前-日内双级调度模型进行了求解，实现了微网的高效稳定运行。 适合人群：从事电力系统、微网技术、能源管理等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微网优化调度策略及其应用的研究人员和技术专家。目标在于掌握多时间尺度模型预测控制方法，理解需求响应机制的作用，以及如何通过优化调度提高微网的运行效率和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还详细介绍了具体的建模和求解过程，有助于读者全面理解和实际操作。
phiraPhigros
08-14
phiraPhigros
基于改进遗传算法的中压配电网电压调控优化主程序：含DG的时序无功优化
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了一款用于含分布式电源(DG)的中压配电网电压调控优化主程序。该程序采用改进遗传算法(IGA)，旨在优化主变抽头档位、并联电容器组数和光伏逆变器无功出力，以确保电力系统的电压稳定性和提高设备运行效率。文中详细解释了每个决策变量的作用及其对电力系统的影响，并提供了简化的伪代码展示IGA算法的应用过程。 适合人群：从事电力系统研究、配电网络管理和自动化控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对含DG的中压配电网进行电压调控优化的实际工程应用，目标是提升电力系统的稳定性和效率，延长设备使用寿命。 其他说明：文中提到的改进遗传算法能够有效解决复杂的非线性问题，在电力系统中表现出色。此外，随着新能源接入比例增加，此类优化程序将发挥越来越重要的作用。
电力电子领域双向逆变器充电器原理及OBC学习资源详解
08-14
双向逆变器充电器的工作原理及其在车载充电器（OBC）中的应用，重点讲解了TMS320F28377芯片的应用与原理图解析。文中不仅涵盖了双向逆变器的基本概念和工作方式，还提供了丰富的学习资源，如磁元件设计、热设计技术规范、SIC-MOS理论以及LLC谐振计算工具。这些资源对于深入理解双向逆变器充电器的设计和优化至关重要。 适合人群：电力电子领域的工程师和技术爱好者，尤其是对双向逆变器充电器和车载充电器感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解双向逆变器充电器原理并提升实际设计能力的学习者。通过学习这些资料，读者可以掌握磁元件设计、热管理技术和SIC-MOS的应用，从而提高在电力电子项目中的技术水平。 其他说明：文章提供了多个实用工具和参考资料，有助于读者在实践中验证理论知识，进一步加深对双向逆变器充电器的理解。
前端分析-2023071100789s
08-14
前端分析-2023071100789s
Chat-to-Story: Human-AI Collaboration for Data Storytelling
08-14
Chat-to-Story: Human-AI Collaboration for Data Storytelling
离散元后处理技术：PFC数据在MATLAB中的二维与三维云图可视化 MATLAB 权威版
08-14
离散元后处理技术，特别是如何将PFC（粒子流体仿真）数据从PFC软件导出并在MATLAB中进行处理和可视化。主要内容包括：PFC数据的获取与处理流程、FISH代码的作用及其解析、MATLAB中二维和三维云图的绘制方法。文中通过具体案例文件演示了整个处理过程，并提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者理解和掌握相关技术。 适合人群：从事岩土工程、材料科学等领域研究的技术人员，以及对离散元模拟和数据分析感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要对离散元模拟结果进行高效、直观可视化的研究人员和技术人员。通过学习本文，读者可以掌握如何利用MATLAB强大的绘图功能对PFC数据进行处理和展示，从而提高工作效率和数据解释能力。 阅读建议：建议读者先熟悉PFC的基本概念和操作，再逐步学习FISH代码的数据处理技巧，最后结合MATLAB代码实例进行实际操作练习。
这篇文章涵盖了深度学习和自然语言处理（NLP）领域的多个关键技术点和概念，主要包括以下几方面：
08-14
内容概要：本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点，涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先，文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践，如ReLU搭配He初始化，Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着，文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础（线性代数、微积分、概率统计）、编程技能（Python、PyTorch/TensorFlow）以及机器学习基础（监督学习、无监督学习、常见算法）。此外，还深入探讨了神经网络的核心组件，包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等，并特别介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）、Transformer架构及其衍生模型（BERT、GPT）。最后，文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题，并提供了学习资源推荐。 适合人群：对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生，尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标：①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节；②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法；③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南；④介绍最新的研究进展和发展趋势，拓宽读者视野。 其他说明：建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习，积极尝试文中提到的各种技术和工具，同时关注领域内的最新研究成果，以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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