相对熵（KL散度）
1. 概述 在信息论中，相对熵等价于两个概率分布信息熵的差值，若其中一个概率分布为真实分布，另一个为理论（拟合）分布，则此时相对熵等于交叉熵与真实分布信息熵之差，表示使用理论分布拟合真实分布时所产生的信息损耗。 \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N}-p ...
原文：从香农熵到手推KL散度
信息论与信息熵是 AI 或机器学习中非常重要的概念，我们经常需要使用它的关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。在本文中，我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础，再由最大似然估计推导出 KL 散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。最后我们简要讨论了信息熵在机器学习中的应用，包括通过互信息选择决策树的特征 通过交叉熵衡量分类问题的损失和贝叶斯学习等。 信息论是应用数学 ...
2019-05-22 10:23 0 549 推荐指数：
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