entropy
本文主要对于交叉熵的手动计算和PyTorch中的CrossEntropyLoss模块计算结果不一致的问题展开讨论，查阅了PyTorch的官方文档，最终发现是CrossEntropyLoss在计算交叉熵之前会对输入的概率分布进行一次SoftMax操作导致的。 在强化学习中，策略学习常用到一个损失函数为l=−lnπθ(a∣s)⋅gl=-\ln\pi_\theta(a|s)\cdot gl=−lnπθ(a∣s)⋅g，其中πθ\pi_\thetaπθ在状态sss下是关于动作的一个概率分布，而动作aaa是经验中记录的，在状态sss下选择的确定动作。因此有： 因此，该损失函数便被转换为了计算两个概率分布之间交叉熵的计算形式
本课程乃为森林系所开，不开放给开有普化之外系学生。为控制学生人数，外系同学如果要进入这个班级必需得到任课教师的同意，否则成绩概不处理，请注意除非有很好的理由，否则同意的机会并不大。 预期修课的学生们已具有适当的基础化学概念，一些高中涵盖过的东西会很快的带过，重点是放在一些高中较少涉猎的部分
这门课乃传授基础热力学。主要在训练学生熟悉热力学第一定律及第二定律，帮助学生认识并建立能量有质和量的观念，即量上面的守恒定律与质方面改变方向的限制；帮助学生认识可逆与不可逆过程，从中学会分析一系统最大可使用央F同时也进一步介绍几个热机回路的基本原理及设计，包括power cycles 及refrigeration cycles，分析在热力学定律下这些回路所被允釭熙恍j可能热效率。 教育学生熟悉热力学第一及二定律、认识Entropy、并学会Gas power cycles、Vapor and combined power cycles及refrigeration cycles，培养设计分析热机元件之能力
在每周一次的“创业 CEO”系列，我们讨论一个创业者如何教会自己成为一位伟大的 CEO，因为历史上最伟大的创业公司，往往都是由这样的人在领导。 一个领导人的预测不需要完全正确，一个组织的策略只需要比竞争对手的“相对”正确就够了。 “优势”的根源是“差异”，是对手间的不同处
在每周一次的“创业 CEO”系列，我们讨论一个创业者如何教会自己成为一位伟大的 CEO，因为历史上最伟大的创业公司，往往都是由这样的人在领导。 一个领导人的预测不需要完全正确，一个组织的策略只需要比竞争对手的“相对”正确就够了。 “优势”的根源是“差异”，是对手间的不同处
在每周一次的“创业 CEO”系列，我们讨论一个创业者如何教会自己成为一位伟大的 CEO，因为历史上最伟大的创业公司，往往都是由这样的人在领导。 一个领导人的预测不需要完全正确，一个组织的策略只需要比竞争对手的“相对”正确就够了。 “优势”的根源是“差异”，是对手间的不同处
C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点： 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。 在决策树构造过程中进行剪枝，因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过适应（Overfitting），如果不考虑这些结点可能会更好
理想解相似度顺序偏好法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution; TOPSIS) 是一种常被决策者使用之多属性决策方法，其透过衡量可行方案与理想解之距离，将所有可行方案进行排序，以求得**方案。直觉式模糊数(Intuitionistic fuzzy number)包含正、负向资讯及犹豫资讯，若将其应用于TOPSIS决策模式上，能较传统直接给予明确数值或模糊数的方式得到更多资讯，让所得到之评估值更能贴近专家们的实际想法。随着决策问题范围扩大与复杂性增加，需要多位决策者才能做适当的分析，此外，在TOPSIS决策过程中，专家、属性权重与正、负理想解之衡量方式众说纷纭
不完整的新陈代谢反应过程或不健康食品，可导致体内产生自由基。自由基也能来自外界，例如紫外线、空气污染、吸烟或氯化泳池。据医学文献所载，自由基可加速衰老、疾病甚至是导致癌症的根本原因
在每周一次的“创业 CEO”系列，我们讨论一个创业者如何教会自己成为一位伟大的 CEO，因为历史上最伟大的创业公司，往往都是由这样的人在领导。 一个领导人的预测不需要完全正确，一个组织的策略只需要比竞争对手的“相对”正确就够了。 “优势”的根源是“差异”，是对手间的不同处