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最大エントロピー原理

最大エントロピー原理（さいだいエントロピーげんり、英: principle of maximum entropy）は、認識確率分布を一意に定めるために利用可能な情報を分析する手法である。この原理を最初に提唱したのは Edwin Thompson Jaynes である。彼は1957年に統計力学の

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Các từ liên quan tới 最大エントロピー原理

エントロピー最大化モデル

エントロピー最大化モデル（エントロピーさいだいかモデル、英語: Entropy Maximising Models）は、アラン・G・ウィルソン（英語版）により導出された空間的相互作用モデルである。このモデルではエントロピーの概念が使用されており、モデル式は統計力学的な方法で、パーソント

最大値原理

最大値を取るのなら、その関数は一様に定数である、ということについて述べた原理は「強最大値原理」と呼ばれる。関数の最大値は領域の境界上で取られるが、領域の内部でも同様に起こり得る、ということについて述べた原理は「弱最大値原理」と呼ばれる。他に、ある関数をその最大

エントロピー

Q/T という量は不変となる。クラウジウスはこの不変量をエントロピーと呼んだ。可逆でない熱機関は熱効率が ηmax よりも悪いことが知られており、このため可逆でない熱機関では(*) 式は等号ではなく不等式 Q 1 T 1 < Q 2 T 2 {\displaystyle

原理

げんり

〔principle〕

最大

さいだい

最も大きいこと。

最大値最小値定理

初等解析学における最大値・最小値の定理または最大値の定理（さいだいちのていり、英: extreme value theorem; 極値定理）は、実数値函数 f が有界閉区間 [a,b] 上で連続ならば f は最大値および最小値にそれぞれ少なくとも一点で到達することを述べるものである。式で書けば、適当な実数

最大フロー最小カット定理

最大フロー最小カット定理（さいだいフローさいしょうカットていり、英: Max-flow min-cut theorem）は、フローネットワークにおける最大フロー問題についての定理である。これは、ネットワークに流れる「もの」の最大流量が、ボトルネックによって決まることを意味している。線形計画法について

交差エントロピー

機械学習・最適化における交差エントロピー誤差（英: cross entropy loss, CE loss）は交差エントロピーを用いた分布間距離表現による損失関数である。真の確率 p i {\displaystyle p_{i}} が真のラベルであり、与えられた分布 q i {\displaystyle q_{i}}