4. 以下不属于有序损失的是 [单选题 2分] A. 交叉熵损失 B. 有序熵损失 C. 泊松单模损失 D. 伪单模损失

不属于有序损失的是：

A. 交叉熵损失

因为交叉熵损失通常用于分类任务，特别是神经网络中的softmax回归，它并不直接涉及元素之间的排序。而有序损失（如B. 有序熵损失、C. 泊松单模损失、D. 伪单模损失）则常用于需要考虑元素之间相对顺序的任务，比如视频动作识别中的帧级排序或者自然语言处理中的词序模型，这类损失强调了预测序列的排列正确性。

相关问题

泊松分酒算法 c语言

泊松分酒算法是一种用于模拟酒吧或餐馆中顾客点酒的概率算法。它基于泊松分布，用于计算在给定时间段内到达的顾客数量，并根据数量来决定每个顾客点酒的概率。

以下是一个使用C语言实现泊松分酒算法的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

double poisson(double lambda) {
    double L = exp(-lambda);
    double p = 1.0;
    int k = 0;

    do {
        k++;
        p *= (rand() / (double)RAND_MAX);
    } while (p > L);

    return k - 1;
}

int main() {
    double lambda = 5.0; // 平均每个时间段到达的顾客数量
    int n = 10; // 模拟 n 个时间段

    srand(1); // 设置随机数种子

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int customers = poisson(lambda);
        printf("在第 %d 个时间段到达了 %d 个顾客\n", i+1, customers);
    }

    return 0;}

在上述示例代码中，`poisson` 函数用于生成符合泊松分布的随机数。它接受一个平均到达数量 `lambda` 作为输入，并返回在一个时间段内到达的顾客数量。`main` 函数使用 `poisson` 函数来模拟 `n` 个时间段的顾客到达情况，并输出结果。

以上是使用C语言实现的泊松分酒算法的示例代码。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

编写matlab程序：一维数组a中的元素是服从速率为b的泊松分布随机值，其中b是一维数组[2,3,4]

好的，根据您的要求，可以编写以下 MATLAB 程序：

% 设置时间窗口大小为 T
T = 10;

% 定义速率数组 b
b = [2, 3, 4];

% 定义泊松跳数组 a
a = [];

% 生成泊松跳数组 a
for i = 1:length(b)
    lambda = b(i);
    n = poissrnd(lambda*T);
    a = [a exprnd(1/lambda, 1, n)];
end

% 打印泊松跳数组 a
disp(a);

这个程序会生成一个泊松跳数组 `a`，其中元素是服从速率为 `b` 的泊松分布随机值。程序中，我们先设置时间窗口大小为 `T`，然后定义速率数组 `b` 为 `[2, 3, 4]`。接着，我们使用 `poissrnd` 函数生成服从泊松分布的随机整数 `n`，再使用 `exprnd` 函数生成服从指数分布的随机数，并将这些随机数添加到泊松跳数组 `a` 中。最后，我们打印泊松跳数组 `a`。

注意：程序中使用的 `poissrnd` 和 `exprnd` 函数是 MATLAB 自带的随机数生成函数，分别用于生成服从泊松分布和指数分布的随机数。