目录 熵、交叉熵及似然函数的关系 1. 熵 1.1 信息量 1.3 熵 2. 最大熵中的极大似然函数 2.1 指数型似然函数推导 2.2 最大熵中的似然函数推导 ...

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： （1）越不可能发生的事件包含的信息量越大； （2）独立事件有增量的信息（就是几个独 ...

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交叉熵 熵/信息熵 假设一个发送者想传输一个随机变量的值给接收者。这个过程中，他们传输的平均信息量为： 叫随机变量的熵，其中 把熵扩展到连续变量的概率分布,则熵变为 被称为微分熵。 在离散分布下，最大熵对应于变量的所有可能状态的均匀分布。 最大化微分熵的分布是高斯分布 ...

二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示 ...

伯努利分布 伯努利分布，又名0-1分布，是一个离散概率分布。典型的示例是抛一个比较特殊的硬币，每次抛硬币只有两种结果，正面和负面。抛出硬币正面的概率为 \(p\) ，抛出负面的概率则为 \(1−p\ ...

1、交叉熵的定义： 在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中，我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下： 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q ...

作者：Noriko Oshima 链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 熵的本质是香农信息量( )的期望。 现有 ...