Метод перекрестной энтропии

От / / Оставьте комментарий

Метод перекрестной энтропии Основы метода перекрестной энтропии Метод перекрестной энтропии (CE) используется для оптимизации стохастических моделей.  CE основан на принципе […]

Heuristics, Machine learning, Monte Carlo methods, Optimization algorithms and methods, Алгоритмы и методы оптимизации, Машинное обучение, Методы Монте-Карло, Эвристика

Метод перекрестной энтропии

  • Основы метода перекрестной энтропии

    • Метод перекрестной энтропии (CE) используется для оптимизации стохастических моделей. 
    • CE основан на принципе максимизации энтропии и минимизации дивергенции Кульбака-Лейблера. 

  • Применение метода CE

    • CE применяется для оценки параметров распределений и оптимизации функций. 
    • Метод адаптируется к различным типам распределений и функций. 

  • Алгоритм CE

    • Алгоритм CE включает выбор начального вектора параметров, генерацию выборки и адаптивное обновление параметров. 
    • Сходимость алгоритма определяется по критерию Кульбака-Лейблера. 

  • Примеры использования

    • CE используется для оптимизации стохастических моделей, например, максимизации функции S(x). 
    • В случае дискретных распределений и функций, CE может привести к оценке максимального правдоподобия. 

  • Псевдокод и программные реализации

    • Представлен псевдокод алгоритма CE. 
    • Упомянуты программные реализации метода CE, такие как пакет R CEoptim и библиотека Novacta.Аналитическая библиотека .NET. 

Полный текст статьи:

Метод перекрестной энтропии — Википедия

Похожие статьи:

  1. Псевдокод Псевдокод Определение и использование псевдокода Псевдокод — это описание алгоритма с использованием условных обозначений программирования и...
  2. Уровень энтропии Коэффициент энтропии Основы энтропии Энтропия — это функция, которая измеряет сложность случайного процесса.  Условная энтропия стремится...
  3. Бинарная функция энтропии Бинарная энтропийная функция Определение бинарной энтропии Энтропия процесса Бернулли с вероятностью p одного из двух значений. ...
  4. Маркированные данные Помеченные данные Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными метками для обучения моделей.  Включает классификацию, генеративное моделирование,...
  5. Расхождение Кульбака–Лейблера Дивергенция Кульбака–Лейблера Определение и свойства Дивергенция Кульбака-Лейблера (DKL) — мера различия между двумя вероятностными распределениями.  DKL...
  6. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  7. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  8. Количество информации Огромное количество информации Основы теории информации Информация — это уменьшение неопределенности, связанное с уменьшением энтропии.  Энтропия...
  9. Принцип максимальной энтропии Принцип максимальной энтропии Принцип максимальной энтропии: распределение вероятностей, отражающее текущее состояние знаний, имеет наибольшую энтропию.  Принцип...
  10. Предельная плотность дискретных точек Предельная плотность дискретных точек Основы теории информации Энтропия: мера неопределенности распределения вероятностей.  Дифференциальная энтропия: формула Шеннона...
  11. Мин-энтропия Минимальная энтропия Определение минимальной энтропии Минимальная энтропия — это нижняя граница для энтропии квантового состояния.  Она...
  12. Стохастическая игра Стохастическая игра Определение стохастической игры Стохастическая игра — это игра с вероятностными исходами, где игроки выбирают...
  13. Перекрестная энтропия Перекрестная энтропия Определение и свойства кросс-энтропии Кросс-энтропия — это мера различия между двумя распределениями вероятностей.  Она...
  14. История энтропии История возникновения энтропии Концепция энтропии разработана для объяснения потери энергии в тепловых двигателях.  Рудольф Клаузиус ввел...
  15. Выбор функций Выбор функции Основы выбора признаков Выбор признаков — это процесс выбора подмножества признаков из полного набора...
  16. Финансовые модели с длиннохвостыми распределениями и кластеризацией волатильности Финансовые модели с долгосрочным распределением и кластеризацией волатильности Определение и свойства стабильных распределений Стабильные распределения имеют...
  17. Б-метод B-Метод Обзор метода B Метод B — это формальный метод разработки программного обеспечения, основанный на теории...
  18. Субградиентный метод Субградиентный метод Основы субградиентного метода Субградиентный метод — это метод оптимизации, который использует субградиенты для спуска...
  19. Шаблон метода шаблона Шаблон метода шаблона Определение шаблонного метода Шаблонный метод — это метод в суперклассе, определяющий структуру операции...
  20. Модель смеси Модель смеси Основы вероятностных смешанных моделей Вероятностные смешанные модели используются для описания данных, состоящих из смеси...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх