为什么Python的itertools.permutations包含重复项？ (当原始列表重复时)普遍认为，n个不同符号的列表有n！ 排列。 但是，当符号不明确时，在math和其他地方最常见的惯例似乎是只计算不同的排列。 因此，列表[1, 1, 2] 1,1,2 [1, 1, 2]的排列通常被认为是[1, 1, 2], [1, 2, 1], [2, 1, 1] 。 事实上，下面的C ++代码正好打
1. 一种 measurement信息论中，perplexity is a measurement of how well a probability distribution or probability model predicts a sample. 其越低，越能代表概率分布能更好地预测样本。离散型概率分布 p 的 perplexity 被定义为：2H(p)=2−∑xp(x)log2p(x
转载
2016-11-27 16:19:00
218阅读
2评论
# PyTorch训练Perplexity
## 介绍
在自然语言处理（NLP）任务中，Perplexity是一个常用的评估指标。它用于衡量语言模型的性能，即模型对于不同序列的预测能力。Perplexity越低，表示模型越好。PyTorch是当前最流行的深度学习框架之一，它提供了强大的工具来训练和评估语言模型。本文将介绍如何使用PyTorch训练Perplexity，并提供相应的代码示例。
原创
2023-07-29 14:00:23
205阅读
匿名函数匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数。filter函数()把传入的函数依次作用于每个元素python中map函数用法关于图片中输出结果不同的解释类和实例面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例
1. 一种 measurement
信息论中，perplexity is a measurement of how well a probability distribution or probability model predicts a sample. 其越低，越能代表概率分布能更好地预测样本。
离散型概率分布 p 的 perplexity 被定义为：
2H(p)=2−∑xp(x)
转载
2016-11-27 16:19:00
114阅读
# 理解t-SNE中的困惑度（Perplexity）
在高维数据分析中，t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种流行的降维技术。它可以有效地将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和进一步分析。在t-SNE中，一个关键的参数叫做“困惑度”（Perplexity），它影响着数据的聚类结构和效果。
## 什么是困惑度？
困惑度是t-SNE算法中的一个重要超参数，通常表示为P。它与数据点的选择有关，具
在LDA主题模型之后，需要对模型的好坏进行评估，以此依据，判断改进的参数或者算法的建模能力。Blei先生在论文《Latent Dirichlet Allocation》实验中用的是Perplexity值作为评判标准。 一、Perplexity定义perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型
语言模型是很多自然语言处理应用的基石，非常多自然语言处理应用的技术都是基于语言模型。 语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。一、 评价方法语言模型效果好坏的常用评价指标时复杂度（perplexity）。在一个测试集上得到的perplexity越低，说明建模的效果越好。计算perplexity值的公式如下： 在语言模型的训练中，通常采用 perplexity 的对数表达式： 相比乘积求平
三点估算是PMP考试中的必考题目，每次约2-4道题目。现在就三点估算和PERT技术做详细讲解，以飨读者。通过考虑估算中的不确定性和风险，可以提高活动持续时间估算的准确性。这个概念起源于计划评审技术（Project，PERT）。PERT经常使用3种估算值来界定活动持续时间的近似区间，其关系如下： 最可能时间（tE）。活动的持续时间估算。最可能时间（tM）。基于最可能获得的资源、最可能取得的
PyTorch | 自动求导 Autograd一、自动求导要点二、计算图三、标量反向传播四、非标量反向传播1. 定义叶子节点及算子节点2. 手工计算 y 对 x 的梯度3. 调用 backward 来获取 y 对 x 的梯度 在神经网络中，一个重要的内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，那么 是如何进行求导的呢？ 现在大部分深度学习架构都有自动求导的功能， 也不例外， 中所有神
Perplexity和预训练时用的loss都是用来评估语言模型的性能的指标，但是它们的计算方式和意义有所不同。Perplexity是一种用来衡量语言模型对一个测试集的预测能力的指标。它的计算方式是将测试集中的所有句子输入到语言模型中，计算每个句子的困惑度，最后将所有句子的困惑度取平均值得到一个整体的困惑度。困惑度反映的是语言模型在预测一个句子时的困难程度，它的值越小表示模型的预测能力越好。预训练时
一. 原理介绍在研究生实习时候就做过语言模型的任务，当时让求PPL值，当时只是调包，不求甚解，哈哈哈，当时也没想到现在会开发这个评价指标，那现在我来讲一下我对这个指标的了解，望各位大佬多多指教。1. 这个困惑度是如何发展来的呢？ 在得到不同的语言模型（一元语言模型、二元语言模型....）的时候，我们如何判断一个语言模型是否好还是坏，一般有两种方法：一种方法将其应用到具体的问题
一、如何评价语言模型的好坏 标准：比起语法不通的、不太可能出现的句子，是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率 过程：先在训练数据集上训练模型的参数，然后在测试数据集上测试模型的效果。 要求：测试数据集与训练数据集完全不同 评价指标：用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法：将两个模型A和B应用于同一个任务：拼写检查、语音
0.语言模型语言模型（Language Model，LM），基于统计的语言模型，给出一句话的前k个词，预测第k+1个词，即求第k+1个词出现的概率p(xk+1|x1,x2,...,xk)。在深度网络中，比如bert，可以词前后的内容，预测当前词，类似做完形填空。1.什么是困惑度在信息论中，perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或
理论一句话出现的概率： 根据条件概率定义，可以推导出 因此Markov提出假设：每个单词只跟它之前的n个单词有关。进而推广二元模型（每个单词由它前面一个单词决定）、N元模型（每个单词由它前面N-1个单词决定）。评价语义模型的标准困惑度（Perplexity），一句话的困惑度越高证明生成效果越差。公式如下：实战本次训练方式采用二元模型理论。学习目标学习语言模型，以及如何训练一个语言模型学习torch
Perplexity，中文翻译为困惑度，是信息论中的一个概念，其可以用来衡量一个随机变量的不确定性，也可以用来衡量模型训练的好坏程度。通常情况下，一个随机变量的Perplexity数值越高，代表其不确定性也越高；一个模型推理时的Perplexity数值越高，代表模型表现越差，反之亦然。随机变量概率分布的困惑度对于离散随机变量 ，假设概率分布可以表示为 ，那么对应的困惑度为：其中， 为概率分布 模型
引子：语言模型简介所谓语言模型（Language Model，LM），即给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1x2...xk)。衡量一个语言模型的好坏，最好的方法就是将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognition、spelling corrector等。然后看这个语言模型在这些任务
说明：自己在看代码的时候，计算Perplexity的时候，都是通过交叉熵损失函数求指数得来的，一直很困惑，交叉熵不是用来衡量两个分布的差异程度，而Perplexity是计算一句话的概率，感觉两者相差很大，直到看到博主写的这篇博客，才恍然大悟，非常感谢博主。总结：本质上perplexity 就是交叉熵的指数形式语言模型评估1.如何评估语言模型 Perplexity 一个语言模型表现更好好就是说它在测
在信息论中，perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。（应该是比较两者在预测样本上的优劣）低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。 困惑度越小，句子概率越大，语言模型越好。 wiki上列举了三种perplexity的计算： 1. 概率分布的perplexity公式：&n
一、语言模型本文尽量通俗解释一下困惑度的概念。既然题目中写了是用来评价语言模型的好坏，那么首先来看一下语言模型：忆臻：深入浅出讲解语言模型zhuanlan.zhihu.com简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率？那么如何计算一个句子的概率呢？给定句子(词语序列)它的概率可以表示为：也就是说在给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是
