本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得非常多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经经常使用方差代价函数（即採用均方误差MSE），比方对于一个神经元 ...

信息量： 假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))，可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当p(x0)=1时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致 ...

交叉熵代价函数与二次代价函数 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数 ...

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 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...

前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出 ...

为什么交叉熵可以用于计算代价函数 通用的说，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵 ...