0 前言 上"多媒体通信"课，老师讲到了信息论中的一些概念，看到交叉熵，想到这个概念经常用在机器学习中的损失函数中。 这部分知识算是机器学习的先备知识，所以查资料加深一下理解。 1 信息熵的抽象定义 熵的概念最早由统计热力学引入。 信息熵是由信息论之父香农提出来的，它用于随机变量 ...

信息熵通俗解释 一、总结 一句话总结： 【不确定性叫做熵】：当一件事情（宏观态）有多种可能情况（微观态）时，这件事情（宏观态）对某人（观察者）而言具体是哪种情况（微观态）的不确定性叫做熵（entropy） 【消除不确定性的叫信息】：而能够消除该人做这件事情（宏观态）不确定性的事物叫做信息 ...

熵是一个很常见的名词，在物理上有重要的评估意义，自然语言处理的预备知识中，熵作为信息论的基本和重点知识，在这里我来记录一下学习的总结，并以此与大家分享。 信息论基本知识 1、熵 2、联和熵与条件熵 3、互信息 4、交叉熵与相对熵 5、困惑度 6、总结 1、熵 ...

原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 ...

交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。 相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler ...

目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 ...

相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler divergence），用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话：KL散度可以被用于计算代价，而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单，所以用交叉熵来当做代价 ...

自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： ...