entropy

Setup : Ubuntu Server on Virtual Machine with 6 cores and 3GB of RAM. when I am trying to generate a asymmetric key pair via GPG like this gpg --gen-key . I get the following error : Not enough random bytes available. Please do some other work to give the OS a chance to collect more entropy! I tried to google a little bit. This is what I realise , I need to fire up another terminal and type in cat /udev/random --> It randomly generates a series of randomly generated values to increase the entropy. I dont see any change in here watch cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail and it still

I am programming an entropy coding algorithm and I want to write single bits like an encoded character to a file. For example I want to write 011 to a file but if you would store it as character it'd take up 3 Bytes instead of 3 Bits. So my final question is: How can I write single bits to a file? Thanks in advance! paxdiablo You can't write individual bits to a file, the resolution is a single byte. If you want to write bits in sequence, you have to batch them up until you have a full byte, then write that. Psuedo-code (though C-like) for that would be along the lines of: currbyte = 0

在前面的文章中，我们已经学习了 TensorFlow 激励函数的操作使用方法（见文章： 快速掌握 TensorFlow （三） ），今天我们将继续学习 TensorFlow 。 本文主要是 学习掌握 TensorFlow 的损失函数。 一、什么是损失函数 损失函数（loss function）是机器学习中非常重要的内容，它是度量模型输出值与目标值的差异，也就是作为评估模型效果的一种重要指标，损失函数越小，表明模型的鲁棒性就越好。 二、怎样使用损失函数 在TensorFlow中训练模型时，通过损失函数告诉TensorFlow预测结果相比目标结果是好还是坏。在多种情况下，我们会给出模型训练的样本数据和目标数据，损失函数即是比较预测值与给定的目标值之间的差异。 下面将介绍在TensorFlow中常用的损失函数。 1、回归模型的损失函数 首先讲解回归模型的损失函数，回归模型是预测连续因变量的。为方便介绍，先定义预测结果（-1至1的等差序列）、目标结果（目标值为0），代码如下： import tensorflow as tf sess=tf.Session() y_pred=tf.linspace(-1., 1., 100) y_target=tf.constant(0.) 注意，在实际训练模型时，预测结果是模型输出的结果值，目标结果是样本提供的。 （1）L1正则损失函数（即绝对值损失函数）

一、回归神经网络 1、神经网络结构 定义一个简单的回归神经网络结构： 数据集为(xi,yi)，数据的特征数为1，所以x的维度为1。 输入层1个神经元。 隐藏层数为1，4个神经元。 输出层1个神经元。 隐藏层的激活函数为f(x)=x，输出层的激活函数为ReLU 结构图如下： 2、代码示例 相关函数说明： tf.random_normal ：用于生成正太分布随机数矩阵的tensor，tensorFlow有很多随机数函数，可以查找官方文档获得。 tf.zeros ：用于生成0矩阵的tensor，tf.ones可以用来获得单位矩阵。 tf.nn.relu ：tensorflow定义的用来实现ReLU激活函数的方法。 tf.reduce_sum ：求和函数，通过axis来控制在哪个方向上求和，axis=[0]表示按行求和，axis=[1]表示按列求和。 tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss) ：梯度下降优化函数，learning_rate表示学习率，minimize表示最小化，loss是优化的损失函数。tensorFlow有很多优化函数，可以查找官方文档获得。 代码： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot

1 、什么是 Policy Gradients 策略梯度的基本思想，就是直接根据状态输出动作或者动作的概率。那么怎么输出呢，最简单的就是使用神经网络。 我们使用神经网络输入当前的状态，网络就可以输出我们在这个状态下采取每个动作的概率，那么网络应该如何训练来实现最终的收敛呢？我们之前在训练神经网络时，使用最多的方法就是反向传播算法，我们需要一个误差函数，通过梯度下降来使我们的损失最小。但对于强化学习来说，我们不知道动作的正确与否，只能通过奖励值来判断这个动作的相对好坏。基于上面的想法，我们有个非常简单的想法： 如果一个动作得到的reward多，那么我们就使其出现的概率增加，如果一个动作得到的reward少，我们就使其出现的概率减小。 根据这个思想，我们构造如下的损失函数：loss= -log(prob)*vt 上式中log(prob)表示在状态 s 对所选动作 a 的吃惊度, 如果概率越小, 反向的log(prob) 反而越大. 而vt代表的是当前状态s下采取动作a所能得到的奖励，这是当前的奖励和未来奖励的贴现值的求和。也就是说，我们的策略梯度算法必须要完成一个完整的eposide才可以进行参数更新，而不是像值方法那样，每一个(s,a,r,s')都可以进行参数更新。如果在prob很小的情况下, 得到了一个大的Reward, 也就是大的vt, 那么-log(prob)*vt就更大,

I have two tensors, prob_a and prob_b with shape [None, 1000] , and I want to compute the KL divergence from prob_a to prob_b . Is there a built-in function for this in TensorFlow? I tried using tf.contrib.distributions.kl(prob_a, prob_b) but it gives: NotImplementedError: No KL(dist_a || dist_b) registered for dist_a type Tensor and dist_b type Tensor If there is no built-in function, what would be a good workaround? Assuming that your input tensors prob_a and prob_b are probability tensors that sum to 1 along the last axis, you could do it like this: def kl(x, y): X = tf.distributions

卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 链接： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导 链接： https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 softmax与cross-entropy loss 链接： https://blog.csdn.net/u012494820/article/details/52797916 来源： https://www.cnblogs.com/kandid/p/11417248.html