¡Descubre lo Mejor de la Besta deildin: Grupo de Relegación en Islandia!
La emoción del fútbol en Islandia alcanza su punto álgido con el Grupo de Relegación de la Besta deildin. Los partidos programados para mañana prometen ser una verdadera demostración de habilidad, estrategia y pasión. Como residente local apasionado por el deporte, comparto con ustedes un análisis detallado y predicciones expertas sobre los enfrentamientos que se avecinan. Prepárense para sumergirse en el mundo del fútbol islandés y descubrir qué equipos lucharán por mantener su posición en la liga.
Partidos Clave del Grupo de Relegación
El Grupo de Relegación de la Besta deildin es un campo de batalla donde los equipos dan lo mejor de sí mismos para evitar el descenso. Aquí, cada punto cuenta y cada partido es una oportunidad dorada para cambiar el destino del equipo. Los partidos programados para mañana son cruciales y aquí les presentamos un desglose detallado:
- Equipo A vs Equipo B: Este enfrentamiento es uno de los más esperados, ya que ambos equipos llegan con estadísticas similares y la necesidad imperiosa de sumar puntos.
- Equipo C vs Equipo D: Un duelo donde el Equipo C, conocido por su sólida defensa, se enfrentará al ataque incansable del Equipo D.
- Equipo E vs Equipo F: Un partido que promete ser emocionante, con el Equipo E buscando recuperar su forma tras una serie de resultados adversos.
Análisis Táctico y Estratégico
Cada equipo del Grupo de Relegación tiene sus fortalezas y debilidades. Analicemos cómo podrían desarrollarse los partidos:
Equipo A vs Equipo B
El Equipo A ha mostrado una mejora notable en su juego colectivo, lo que podría ser clave en este enfrentamiento. Su defensa ha sido sólida, pero el Equipo B tiene un ataque letal que podría romper cualquier línea defensiva. La clave para el Equipo A será controlar el medio campo y neutralizar las jugadas a balón parado del Equipo B.
Equipo C vs Equipo D
El Equipo C ha sido consistentemente fuerte en defensa, concediendo muy pocos goles esta temporada. Sin embargo, su falta de eficacia en ataque podría ser su talón de Aquiles frente al dinámico ataque del Equipo D. Es probable que veamos un partido cerrado, donde cada detalle cuenta.
Equipo E vs Equipo F
El Equipo E necesita urgentemente un cambio de rumbo después de varias derrotas consecutivas. Su entrenador ha introducido cambios tácticos que podrían sorprender al Equipo F. Por otro lado, el Equipo F está motivado para mantener su buena racha y asegurar su posición en la liga.
Predicciones Expertas para los Partidos
Basándonos en el análisis táctico y las estadísticas recientes, aquí están nuestras predicciones expertas para los partidos del Grupo de Relegación:
Equipo A vs Equipo B
- Predicción: Empate (1-1)
- Jugador a Seguir: El mediocampista creativo del Equipo A, conocido por sus asistencias decisivas.
- Punto Débil: La defensa del Equipo A ante las rápidas contras del Equipo B.
Equipo C vs Equipo D
- Predicción: Victoria ajustada para el Equipo D (2-1)
- Jugador a Seguir: El delantero estrella del Equipo D, con un historial impresionante en goles.
- Punto Débil: La capacidad del Equipo C para adaptarse a la presión alta del Equipo D.
Equipo E vs Equipo F
- Predicción: Victoria para el Equipo F (1-0)
- Jugador a Seguir: El lateral izquierdo del Equipo F, conocido por sus centros precisos.
- Punto Débil: La necesidad urgente del Equipo E de encontrar su mejor forma ofensiva.
Estrategias de Apuestas para los Partidos
Las apuestas siempre añaden un elemento extra de emoción a los partidos. Aquí te ofrecemos algunas estrategias basadas en nuestro análisis:
Cuotas y Opciones de Apuesta
- Apuesta Segura: Apuesta a la victoria ajustada en el partido entre el Equipo C y el Equipo D.
- Riesgo Moderado: Apuesta al total exacto de goles (menos/más) en el partido entre el Equipo A y el Equipo B.
- Riesgo Alto: Apuesta a la victoria por la mínima diferencia del Equipo F contra el Equipo E.
Tips Adicionales
- Mantén un ojo en las formaciones iniciales anunciadas antes del partido, ya que pueden influir significativamente en el desarrollo del juego.
- Sigue las actualizaciones sobre lesiones o sanciones que puedan afectar a jugadores clave antes del inicio del partido.
- No olvides diversificar tus apuestas para minimizar riesgos y maximizar ganancias potenciales.
Historial Reciente y Estadísticas Clave
Equipo A vs Historial Reciente
El Equipo A ha mostrado una mejora significativa en sus últimos cinco partidos, logrando tres victorias y dos empates. Su defensa ha sido particularmente destacada, concediendo solo dos goles en esos encuentros.
Equipo B vs Historial Reciente
El Equipo B ha mantenido una racha positiva con cuatro victorias consecutivas. Su ataque ha sido letal, anotando al menos dos goles por partido en sus últimos enfrentamientos.
<|repo_name|>Kostas-Papadimitriou/Neural-Networks<|file_sep|>/NN/utils.py
from torch.utils.data import Dataset
import torch
from torch import nn
import numpy as np
from torchvision import transforms
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_dataset(dataset_name):
# dataset_name = 'CIFAR10' or 'MNIST'
if dataset_name == 'CIFAR10':
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914,0.4822,0.4465), (0.2025,0.1994,0.2010))
])
dataset = datasets.CIFAR10('data/', train=True, download=True, transform=transform)
elif dataset_name == 'MNIST':
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
dataset = datasets.MNIST('data/', train=True, download=True, transform=transform)
train_data = dataset.data
train_labels = dataset.targets
return train_data/255., train_labels
def create_validation_set(x_train,y_train,val_size=0.1):
x_train_new,y_train_new,x_val,y_val = train_test_split(x_train,y_train,test_size=val_size)
return x_train_new,y_train_new,x_val,y_val
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
def __len__(self):
return len(self.x)
def __getitem__(self,idx):
return self.x[idx], self.y[idx]
def create_data_loader(x,y,batch_size=64):
dataset = MyDataset(x,y)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=batch_size)
return data_loader
class BinaryCrossEntropyLoss(nn.Module):
def __init__(self):
super(BinaryCrossEntropyLoss,self).__init__()
def forward(self,preds,true_vals):
preds = torch.clamp(preds,min=1e-7,max=1-1e-7)
cross_entropy_loss = -torch.mean(true_vals*torch.log(preds)+(1-true_vals)*torch.log(1-preds))
return cross_entropy_loss
class MulticlassCrossEntropyLoss(nn.Module):
def __init__(self):
super(MulticlassCrossEntropyLoss,self).__init__()
def forward(self,preds,true_vals):
preds = torch.clamp(preds,min=1e-7,max=1-1e-7)
cross_entropy_loss = -torch.mean(torch.sum(true_vals*torch.log(preds),axis=-1))
return cross_entropy_loss
class CustomSGD():
def __init__(self,params,l_rate=0.01,momentum=0,mu=0,nesterov=False,dampening=0):
self.params = list(params)
self.l_rate = l_rate
self.momentum = momentum
self.mu = mu
self.nesterov = nesterov
self.dampening = dampening
def step(self):
for param in self.params:
if not param.grad is None:
d_p = param.grad.data
if self.momentum !=0:
param_state = self.state[param]
if 'momentum_buffer' not in param_state:
m_buf = param_state['momentum_buffer'] = torch.zeros_like(param.data)
else:
m_buf = param_state['momentum_buffer']
m_buf.mul_(self.momentum).add_(d_p)
if self.nesterov:
d_p.add_(self.momentum,m_buf)
else:
d_p.copy_(m_buf)
if self.mu !=0:
d_p.add_(param.data,m=self.mu)
param.data.add_(-self.l_rate,d_p)
def accuracy(preds,true_vals):
preds_classes = preds.argmax(axis=-1)
true_classes = true_vals.argmax(axis=-1)
is_correct = preds_classes==true_classes
num_correct_predictions = is_correct.sum()
total_num_examples=len(true_classes)
return num_correct_predictions/total_num_examples
def print_progress_bar(iteration,total,current_loss,current_acc,prefix='',suffix='',decimals=1,length=100,filled_char='#',empty_char='-'):
filled_length=int(length*iteration//total)
bar=filled_char*filled_length+empty_char*(length-filled_length)
pct_complete='{:.{prec}f}'.format(iteration/total*100,'prec'=decimals)
bar='[{}] {}/{} ({}) | loss: {:.{prec}f} | acc: {:.{prec}f}{}'.format(bar,
iteration,
total,
pct_complete,
current_loss,
current_acc,
decimals,
suffix=suffix)
print('r'+prefix+bar,end='r')
if iteration==total:
print()
<|file_sep|># Neural-Networks
A collection of basic neural network architectures built using PyTorch.
## MNIST and CIFAR10 classification using MLP and CNN models
## Autoencoders on MNIST and CIFAR10
## GAN on MNIST
<|repo_name|>Kostas-Papadimitriou/Neural-Networks<|file_sep|>/NN/MLP.py
from utils import *
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
class MLP(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,hid_dims,output_dim,batch_norm=False,layers_activation='relu'):
super(MLP,self).__init__()
assert(layers_activation in ['relu','tanh','sigmoid'])
self.input_dim=input_dim
self.hid_dims=hid_dims
self.output_dim=output_dim
self.layers_activation=layers_activation
if layers_activation=='relu':
layers_activation=F.relu
if batch_norm==True:
self.layers_activation=torch.nn.ReLU()
batch_norm=True
hid_dims=[input_dim]+hid_dims
self.linear_layers=[]
for i in range(len(hid_dims)-1):
layer=torch.nn.Linear(hid_dims[i],hid_dims[i+1])
self.linear_layers.append(layer)
if batch_norm==True and iKostas-Papadimitriou/Neural-Networks<|file_sep|>/NN/Autoencoder.py
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from utils import *
class Autoencoder(nn.Module):
class ConvolutionalAutoencoder(nn.Module):
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May
@author: [email protected]
"""
import os
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import argparse
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.datasets as datasets
from torchvision import transforms
from utils import *
parser=argparse.ArgumentParser(description='Generative Adversarial Network')
parser.add_argument('--dataset',type=str,default='MNIST',choices=['MNIST','CIFAR10'],help='dataset name')
parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=64)
parser.add_argument('--num_epochs',type=int,default=100)
parser.add_argument('--learning_rate',type=float,default=0.0002)
parser.add_argument('--num_gpus',type=int,default=0)
parser.add_argument('--latent_dim',type=int,default=128)
args,_=parser.parse_known_args()
if args.dataset=='MNIST':
num_channels,num_features,num_classes=(1,(28,28),10)
elif args.dataset=='CIFAR10':
num_channels,num_features,num_classes=(3,(32,32),10)
transform_mnist=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.Resize((64,64)),
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.5,),std=(0.5,))
])
transform_cifar10=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.5,),std=(0.5,))
])
if args.dataset=='MNIST':
dataset_mnist=datasets.MNIST('data/',train=True,download=True,transform=transform_mnist)
x_train,y_train=np.array(dataset_mnist.data)/255.,np.array(dataset_mnist.targets)[:,None]
x_train=x_train.reshape(-1,num_channels,*num_features).astype(np.float32)
y_train=y_train.astype(np.int64)
x_val,y_val=create_validation_set(x_train,y_train,val_size=10000/batch_size)
elif args.dataset=='CIFAR10':
dataset_cifar10=datasets.CIFAR10('data/',train=True,download=True,transform=transform_cifar10)
x_train,y_train=np.array(dataset_cifar10.data)/255.,np.array(dataset_cifar10.targets)[:,None]
x_train=x_train.reshape(-1,num_channels,*num_features).astype(np.float32)
y_train=y_train.astype(np.int64)
x_val,y_val=create_validation_set(x_train,y_train,val_size=len(x_val)/batch_size)
if args.num_gpus==0:
device=torch.device('cpu')
elif args.num_gpus==torch.cuda.device_count():
device=torch.device('cuda')
else:
raise ValueError('Invalid number of GPUs')
# Define Generator network
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator,self).__init__()
def forward(self,z):
# Define Discriminator network
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
def forward(self,x):
# Initialize networks
G=Generator().to(device=device)
D=Discriminator().to(device=device)
# Initialize optimizers
G_optimizer=torch.optim.Adam(G.parameters(),
