在信息论中,Rényi熵是Hartley熵,Shannon熵,碰撞熵和最小熵的推广.熵能量化了系统的多样性,不确定性或随机性.Rényi熵以AlfrédRényi命名.在分形维数估计的背景下,Rényi熵构成了广义维数概念的基础. Rényi熵在生态学和统计学中是重要的多样性指标.Rényi熵在量子信息中也很重要,它可以用来衡量纠缠.在Heisenberg XY自旋链模型中,作为α的函数的Rényi熵可以由于它是关于模数群的特定子群的自守函数而被明确地计算.在理论计算机科学中,最小熵用于随机抽取

tf.contrib模块 tf.contrib 模块是一个比较复杂的模块. contrib细节: tf.contrib.bayesflow.entropy  香农信息论 tf.contrib.bayesflow.monte_carlo Monte Carlo integration 蒙特卡洛积分 tf.contrib.bayesflow.stochastic_graph Stochastic Computation Graphs 随机计算图 tf.contrib.bayesflow.stocha

题目大意:有一个数列,将其分成m段,求最小方差 先弄出n^3的dp,打出决策点,然后发现决策点是单调递增的,决策单调性搞一搞就可以了 #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define maxn 3010 using namespace std; int n,m; int a[maxn],sum[maxn]; double f[maxn][maxn],x; double sqr(double x){return x*x;} void sol

计算熵的函数: # -*- coding: utf-8 -*- import math #the function to calculate entropy, you should use the probabilities as the parameters def entropy(*c): result=-1; if(len(c)>0): result=0; for x in c: result+=(-x)*math.log(x,2) return result; if (__name__=

Shannon entropy is one of the most important metrics in information theory. Entropy measures the uncertainty associated with a random variable, i.e. the expected value of the information in the message (in classical informatics it is measured in bits

From:  johndcook.com/blog For a set of positive probabilities pi summing to 1, their entropy is defined as (For this post, log will mean log base 2, not natural log.) This post looks at a couple questions about computing entropy. First, are there any

图像熵计算 真是为了一个简单的基础概念弄的心力交瘁,请教了一下师姐,但是并没有真的理解,师弟我太笨呀~~所以,我又查熵的中文含义和相关的出处!共勉吧~~ 1.信息熵: 利用信息论中信息熵概念,求出任意一个离散信源的熵(平均自信息量).自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量.一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系.所发出的消息不同,它们所含有的信息量也就不同.任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量.不能作为整个信源的信息测度,因此定义自信息量的数学期

compressSlice 中一开始的entropy coder 设置: // set entropy coder if( m_pcCfg->getUseSBACRD() ) { m_pcSbacCoder->init( m_pcBinCABAC ); m_pcEntropyCoder->setEntropyCoder ( m_pcSbacCoder, pcSlice ); m_pcEntropyCoder->resetEntropy (); m_pppcRDSbacCoder[0

Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking ICCV 2015 本文主要考虑的是一个多特征融合的问题．如何有效的进行加权融合,是一个需要解决的问题．本文提出一种新的 data-adaptive visual tracking approach 通过 weighted entropy 进行多特征融合．并非像许多方法所做的简单的链接在一起的方法,本文采用加权的 entropy 来评价目标状态和背景状态之间的区分性,

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1053 Entropy Description An entropy encoder is a data encoding method that achieves lossless data compression by encoding a message with “wasted” or “extra” information removed. In other words, entropy e

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主

思路: 这题和1227的求法一样,只不过1227是小数据,暴力下,就能进行预处理. 这题的预处理区间期望cost[i][j]需要利用单调性. 即假使以pos位置为安排的点,那么这个区间在其左边的概率为l,右边的概率为r,总期望为sum.如果将安排点从pos放到pos-1 该区间增加的期望为r*(p[pos].x-p[pos-1].x) 减少的期望为l*(p[pos].x-p[pos-1].x) 如果减少的超过增加的,那么pos-1就比pos好. #include<iostream> #incl

Information Entropy Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3827 Description Information Theory is one of the most popular courses in Marjar University. In this course, there is an impo

I - Information Entropy Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Description Information Theory is one of the most popular courses in Marjar University. In this course, there is an important chapter abo

信息熵(Entropy)究竟是用来衡量什么的? ——与Philip ZHANG商榷 思明 Philip ZHANG先生在反驳彭小明的时候,提出一个观点,他说:“ 就语言文 字来说,总体效率不是用民族主义来衡量的,而是用信息熵(Entropy)来衡量 的.” 张先生介绍说: 计算文字效率的基本公式是: H＝-log2(P) H 为信息熵的值(或叫信息量),单位是比特(bit). 在这基点上,他依据资料引证: 英文的平均信息熵是 4.03 比特, 法文的平均信息熵是3.98, 西班牙文的是 4.01

2739: 最远点 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB Description 给你一个N个点的凸多边形,求离每一个点最远的点. Input 本题有多组数据,第一行一个数T,表示数据组数. 每组数据第一行一个数N,表示凸多边形点的个数,接下来N对数,依次表示1~N这N个点的坐标,按照逆时针给出. Output 对于每组数据输出N个数,第i个数表示离第i个点最远的点的编号,如果有多个最远点,输出编号最小的. Sample Input 1 4 0 0 1

题目链接:http://poj.org/problem?id=1521 Entropy Time Limit: 1000MS    Memory Limit: 10000K Description An entropy encoder is a data encoding method that achieves lossless data compression by encoding a message with "wasted" or "extra" info

题目连接:2088 - Entropy 题目大意:给出一个字符串, 包括A~Z和_, 现在要根据字符出现的频率为他们进行编码,要求编码后字节最小, 然后输出字符均为8字节表示时的总字节数, 以及最小的编码方式所需的总字节数,并输出两者的比率, 保留一位小数. 解题思路:huffman编码. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <queue> using namespace std; const int N =

Information Entropy Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 131072 KB      Special Judge Information Theory is one of the most popular courses in Marjar University. In this course, there is an important chapter about information entropy. Entropy is

Entropy Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 373 Accepted Submission(s): 208   Problem Description An entropy encoder is a data encoding method that achieves lossless data compression b