搜索结果
查询Tags标签： KL，共有 12条记录-
信息熵 交叉熵 KL散度
信息量 事件A发生的信息量： \[I(A) = -\log_2(P(A)) \]这样定义有以下好处：概率越小的事件发生，带来的信息量就越大。相互独立的事件A,B同时发生，信息量为A、B单独发生时信息量的和：\[\begin{align} I(AB) =&& -\log_2(P(AB)) \\=&& -\log_2(P(A)P(…
2022/2/15 6:13:53 人评论 次浏览 -
社区发现算法——KL算法
K-L（Kernighan-Lin）算法 原始论文(An efficient heuristic procedure for partitioning graphs) K-L（Kernighan-Lin）算法是一种将已知网络划分为已知大小的两个社区的二分方法，它是一种贪婪算法。 它的主要思想是为网络划分定义了一个函数增益Q。 Q表示的是社区内部的…
2022/2/4 11:45:22 人评论 次浏览 -
从信息论的角度介绍交叉熵
信息论交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1、信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事…
2021/12/9 23:48:11 人评论 次浏览 -
从信息论的角度介绍交叉熵
信息论交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1、信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事…
2021/12/9 23:48:11 人评论 次浏览 -
kl-waterfall 瀑布流
文章目录 使用实现waterfall index文件kl-waterfall-item使用<kl-waterfall@touchBottom="touchBottom":distant="50":cope="4":margin="10":sleep="200"><kl-waterfall-item v-for="(item, index) in s…
2021/10/7 23:14:04 人评论 次浏览 -
kl-waterfall 瀑布流
文章目录 使用实现waterfall index文件kl-waterfall-item使用<kl-waterfall@touchBottom="touchBottom":distant="50":cope="4":margin="10":sleep="200"><kl-waterfall-item v-for="(item, index) in s…
2021/10/7 23:14:04 人评论 次浏览 -
kubelet源码分析——关闭Pod
上一篇说到kublet如何启动一个pod，本篇讲述如何关闭一个Pod，引用一段来自官方文档介绍pod的生命周期的话你使用 kubectl 工具手动删除某个特定的 Pod，而该 Pod 的体面终止限期是默认值（30 秒）。 API 服务器中的 Pod 对象被更新，记录涵盖体面终止限期在内 Pod 的最终…
2021/10/1 9:10:53 人评论 次浏览 -
kubelet源码分析——关闭Pod
上一篇说到kublet如何启动一个pod，本篇讲述如何关闭一个Pod，引用一段来自官方文档介绍pod的生命周期的话你使用 kubectl 工具手动删除某个特定的 Pod，而该 Pod 的体面终止限期是默认值（30 秒）。 API 服务器中的 Pod 对象被更新，记录涵盖体面终止限期在内 Pod 的最终…
2021/10/1 9:10:53 人评论 次浏览 -
KL算法
Kernighan-Lin算法通过迭代改进进行划分，1970年提出，用于求解所有节点都有相同权重的二分图。该算法可以扩展到多元（k-way）且元胞可以是任意大小。 算法简介 KL算法用于电路所表征的图上，其中节点代表元胞，边代表元胞之间的链接。形式上，让图G(V,E)有|V| = 2n个节点…
2021/8/16 1:05:40 人评论 次浏览 -
KL算法
Kernighan-Lin算法通过迭代改进进行划分，1970年提出，用于求解所有节点都有相同权重的二分图。该算法可以扩展到多元（k-way）且元胞可以是任意大小。 算法简介 KL算法用于电路所表征的图上，其中节点代表元胞，边代表元胞之间的链接。形式上，让图G(V,E)有|V| = 2n个节点…
2021/8/16 1:05:40 人评论 次浏览 -
目标检测算法之FPN（附FPN代码实现）
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题 针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征…
2021/6/5 20:25:18 人评论 次浏览 -
机器学习基础——详解机器学习损失函数之交叉熵
今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的熵。我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。熵这个概念应用非常广泛，我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中，反应一个系统的混乱程度。根据热力学第…
2021/4/29 18:29:20 人评论 次浏览
