信息熵，交叉熵和相对熵
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：熵、联和熵与条件熵、交叉熵与相对熵是什么呢？详细解读这里有！
熵是一个很常见的名词，在物理上有重要的评估意义，自然语言处理的预备知识中，熵作为信息论的基本和重点知识，在这里我来记录一下学习的总结，并以此与大家分享。 信息论基本知识 熵 联和熵与条件熵 互信息 交叉熵与相对熵 困惑度 总结 熵 熵也被称为自信息，描述一个随机变量的不确定性的数量。熵越大，表明不确定性越大，所包含的信息量也越大，就说明很难去预测事件行为或者正确估值。熵的公式定义： 解答： 这里计 ...
2020-07-29 23:18 0 577 推荐指数：
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熵
熵增定律：让无数迷途者顿悟的终极定律 知律空间 如果物理学只能留一条定律，我会留熵增定律。 说这句话的人是吴国盛，清华大学的科学史系主任。 虽然你可能会反驳这个观点，难道不是牛顿的力学和爱因斯坦的相对论吗？ 我看到这句话一开始也很迷惑，但是吴教授能说出这番话绝对不是无的放矢 ...
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自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： ...
信息熵、相对熵（KL散度）、交叉熵、条件熵、互信息、联合熵
信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。 信息量用来 ...
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，那么当X的分别为为P(x1)=P(x2)=0.5的时候，熵最大，变量也最不确定。 条件熵 设有 ...
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[From] https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望 ...