交叉熵与KL散度
参考：https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 （文中所有公式均来自该bolg，侵删） 信息奠基人香农（Shannon） ...
原文：KL散度、交叉熵与极大似然 的友谊
一. 信息论背景 信息论的研究内容，是对一个信号包含信息的多少进行量化。所采用的量化指标最好满足两个条件： 越不可能发生的事件包含的信息量越大 独立事件有增量的信息 就是几个独立事件同时发生的信息量等于每一个信息量的和 。 遵循以上原则，定义一个事件 mathsf x x 的自信息为： I x log p x log底为e时，单位为nats 底为 时，单位为比特或香农。 用香农熵 Shannon ...
2017-10-29 16:07 0 3547 推荐指数：
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