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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 cumulative matrix diagonalization, four
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 evolution parallel search and optimiza
IMAGE-FUSION
- 基于小波分解的的图像融合以及各评价指标，包括一些基本高低频融合规则，以及融合评价指标互信息，交叉熵，梯度空间，信噪比，峰值信噪比等-Based image fusion wavelet decomposition and each index
video-anylast
- 里面有贝叶斯，卡尔曼，以及二维交叉熵的代码，很实用，非常适合出入视频分析的同学-There are Bayesian, Kalman, and the two-dimensional cross-entropy code, very practical, very suitable for students to access video analysis
Image_processing_quality_evluation
- 图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。-Image processing，average gradient, edge strength, information entropy, gray mean, standard deviation (variance (M
pingjiazhibiao
- 融合图像评价指标，包括平均梯度，交叉熵，信息熵，互信息，结构相似性等。-Fused image uation, including the average gradient, cross entropy, information entropy, mutual information, and so on structural similarity.
image-fusion13
- 这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。-This is sorted out the online image fusion uation criteria, there are a total of 13 performance indicators
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 function, convolution neural netw
CERF
- 计算两幅图像之间的交叉熵，自己编的比较简单和大家分享。-Calculate the cross-entropy between the two images, their own series is relatively simple and to share.
cross_entropy
- 计算图像的交叉熵， 目前是针对遥感影像开发的-The cross entropy of image is developed for remote sensing image
ElasticNet
- 用线性回归，逻辑回归等各种方法来拟合函数曲线(Linear regression, logistic regression, fitted function curve)
kl
- 计算kl散度，信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵(Relative entropy, used to measure the difference between two positive functions or probability distributi
kl
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵：(Relative entropy, used to measure the difference between two positive functions or probability distributions.
Homework_Dataset
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。(Information entropy is the uncertainty of random variables or the whole system. The greater the entropy, the greater the uncertai
Class_4_Code
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵：(Information entropy is the uncertainty of random variables or the whole system. The greater the entropy, the gr
Class_5_Code
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。相对熵=交叉熵-信息熵：(Information entropy is the uncertainty of random variables or the whole system. The greater the entropy, the greater
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 convolutional layers, finally calcul
Rayleigh
- 假设SAR图像服从瑞利分布时，采用交叉熵计算差异图像。(Change detection based on Rayleigh distribution)
seq2seq样例
- tensorflow框架下的交叉熵计算代码，序列到序列预测实例代码(Cross entropy calculation code, sequence to sequence prediction code)
图像处理评价指标
- 图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等(Average gradient, correlation coefficient, information entropy, cross-entropy, joint entropy, mean square error, mutual information, signal-to-noise ratio, peak signal-to-no