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Natural gradient ML or nonlinear decorrelation alg
- 极小边际熵等价于叉四阶累积量的平方和最小。通过迭代使四阶累积矩阵对角化，实现交叉四阶累积量的平方和的极小化。他是语音识别的重要预处理算法-minimum entropy equivalent to the marginal four bands fork cumulative amount of square and smallest. Through iterative four bands so that the cumulativ
AutomaticImageSegmentationAlgorithmThreshold
- 摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计
Natural gradient ML or nonlinear decorrelation alg
- 极小边际熵等价于叉四阶累积量的平方和最小。通过迭代使四阶累积矩阵对角化，实现交叉四阶累积量的平方和的极小化。他是语音识别的重要预处理算法-minimum entropy equivalent to the marginal four bands fork cumulative amount of square and smallest. Through iterative four bands so that the cumulativ
AutomaticImageSegmentationAlgorithmThreshold
- 摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计
shilianglianghuafenlei
- 提出一种利用最小交叉熵优化方法的矢量量化分类算法， 将矢量的分类问题转化为最小失真函数估计问题，通过关联随机迭代算法逼近最优值，以更好的减小量化误差。-A minimum cross-entropy optimization of the use of methods of classification of vector quantization algorithm, the classification of the vector
JiaoChaShang
- 文本挖掘中交叉熵算法实现,通过词汇左右出现的概率来计算交叉熵-Text mining cross entropy algorithm,The task of part2of2speech iden t if icat ion is to au tomat ically assign a part2of2speech tag to an unknow n wo rd w ith emp ty part2of2speech info r
relixue
- 传算法是一种基于生物进化原理的启发式并行搜索和优化技术，常被用于优化计算。该文针对经典遗传算法在多目标优化计算中存在的不足，结合热力学中熵的概念，利用约束交叉、适应度共享技术来进行多目标函数的优化计算。实验结果显示这种改进型遗传算法能得到一个较好的Ｐａｒｅｔｏ优集。 -Propagation algorithm is a heuristic based on the principle of biological evolutio
minisum-maximum-otsu
- 实现最小交叉熵 最大熵 OTSU算法的小程序 简单实用-Minimum cross entropy maximum entropy OTSU algorithm procedure is simple and practical
image_fusion_code
- 包括灰度调制法融合(graymodulate)、对比度调制法融合(contrastmodulate)、正交多项式变换法(independencemulti)（及改进算法(independencemultiadd)）融合和彩色融合(colorfusion)及对融合图像的评价——熵（entropy）和交叉熵（cross_entropy）。在MATLAB7.0下可正常运行，并给出融合结果，操作简便。-Including gray scale
DataMining3rd
- 评测数据在去掉停用词的 分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高 1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题 -Evaluation data in the open test of the classifi
erweiyujiaocha
- 交叉熵与二维最大熵结合的算法，很有用处，效果较好。-Cross entropy combined with two-dimensional maximum entropy algorithm, useful, better.
CEM_array
- CEM算法实现阵列综合，交叉熵算法实现阵列综合-The CEM Algorithm array synthesis, cross entropy algorithm
利用遗传算法进行阈值分割
- 基于OpenCV和VC6.0的阈值分割 含Otsu法，一维交叉熵值法 ，二维OTSU法
bpback
- 神经网络比较基础的算法，实现梯度下降和反向传播，以及L2规范化、交叉熵代价函数的引入，卷积神经网络 该算法用于mnist数据测试，有详细中文注释-Neural network based on the comparison algorithm, gradient descent and back-propagation, and L2 standardization introduced cross entropy cost fun
melppaper6
- 为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep au-to-encoder,RDAE),并用 RDAE 替换混合激励线性预测编码(Mixed excitation linear prediction, MELP)语音编码器中 LSF 参数的矢量量化方法。测试结果表明,改
交叉熵优化高斯混合模型
- matlab最大似然优化与交叉熵(CE)多高斯混合估计算法的应用(Maximum Likelihood Optimization and Cross Entropy (CE) Multi - Gaussian Mixture Estimation Algorithm)
CE
- 交叉熵算法，主要是针对旅行商问题的交叉熵算法。(Intersection entropy algorithm, mainly for traveling agent problem.)
Run_MNIST
- 下载MNIST数据集(手写体数字0-9)后，搭建卷积神经网络，将输入的数据集经过一层一层的卷积，到最后计算交叉熵，用梯度下降算法去优化它，使它变得最小，这就训练出了权重和偏置量，识别的准确率为91%(Download the MNIST data set (handwritten number 0-9), build a convolutional neural network, the input data set by convol
二维最大熵与交叉熵结合
- 二维的最大熵与交叉熵结合的图像分割算法，有助与提高图像分割中阈值选取的稳定性。(The combination of two-dimensional maximum entropy and cross-entropy is helpful to improve the stability of threshold selection in image segmentation.)
automatic_image_segement
- 本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the backgr