Renyi熵是对通常的香农熵的扩展,算是q阶广义熵。公式如下: 其中P和香农熵公式中的P一样,是概率。当q=1时公式退化为香农熵公式。(如何证明?看wiki吧) 有用此公式寻找图像最佳二值化阈值的。 首先定义前景区域A,背景区域B。 那么前景与背景区域像素相应的Renyi熵就如下定义 ...
在信息论中,R nyi熵是Hartley熵,Shannon熵,碰撞熵和最小熵的推广。熵能量化了系统的多样性,不确定性或随机性。R nyi熵以Alfr dR nyi命名。在分形维数估计的背景下,R nyi熵构成了广义维数概念的基础。 R nyi熵在生态学和统计学中是重要的多样性指标。R nyi熵在量子信息中也很重要,它可以用来衡量纠缠。在Heisenberg XY自旋链模型中,作为 的函数的R ny ...
2018-01-13 14:57 0 5579 推荐指数:
Renyi熵是对通常的香农熵的扩展,算是q阶广义熵。公式如下: 其中P和香农熵公式中的P一样,是概率。当q=1时公式退化为香农熵公式。(如何证明?看wiki吧) 有用此公式寻找图像最佳二值化阈值的。 首先定义前景区域A,背景区域B。 那么前景与背景区域像素相应的Renyi熵就如下定义 ...
目录 信息量 熵 相对熵(Relative Entropy) 交叉熵(Cross Entropy) 本文介绍交叉熵的概念,涉及到信息量、熵、相对熵、交叉熵; 信息量 信息量是用来衡量一个事件发生的不确定性,一个事件发生的概率越大,不确定性越小 ...
交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵(Cross Entropy Loss)。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离,交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰: https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...
上一篇博客熵(entropy):宇宙的终极规则 比较有哲理性,但对于熵具体的解释没有太多,有的地方可能不太明白,比如冰变水应该是一个吸收热量的过程,文中举得例子冰变成水,从有序变成无序,是一个能量释放的工程,这个能量是指热量还是其他的?下面这篇文章科普一下。 有一种概念对物理和化学有极 ...
二分~多分~Softmax~理预 一、简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为 ...
1、说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识,发现自己没有搞明白这些概念,也从来没有认真总结归纳过,所以觉得自己应该沉下心,对以前的知识做一个回顾与总结,特此先简单倒腾了一下博客,使之美观一些,再进行总结。本篇博客先是对交叉熵损失函数进行 ...
https://wanghuaishi.wordpress.com/2017/02/21/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E5%8E%9F%E7%90%86%EF%BC%88the-maximum-entropy-principle%EF ...
。 1 Entropy 熵 熵(entropy)可以度量随机变量的不确定性,设X是一个取有限值得离散随机变量,其概 ...