信息管理导论里说：信息是负熵。 一般而言，可以将信息定义为：信息是物质系统运动的本质特征，方式、运动状态及运动的有序性。而熵简单地理解就是在一种系统内物质运动的无序状态，所以负熵就是一种有序的状态，学习中的负熵可以转化为大脑皮层的信息，但是运动中的负熵就可以转化为肌肉记忆，信息通过被加工的特定 ...

今天使用交叉熵损失函数训练的时候发现loss为负，且负得越来越多。 后面发现原来是参数的，输出和标签的位置放反了。 就是说本来通过from_logits=True，交叉熵可以将logits归到0到1之间，但是如果放反了，函数内部 做softmax就去处理label的onehot ...

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 ...

矩阵\(M\)的所有特征值都是正的； 顺序主子式大于零 矩阵负定、半定、不定 \(M\ ...

熵 熵是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 则随机变量X的熵定义为 若对数以2为底或以e为底，这时熵的单位分别称为比特或纳特。熵只依赖与X的分布，而与X的取值无关，所以也可将X的熵记作。熵越大，随机变量的不确定性越大。 若一个随机变量只有两个值 ...

近似熵理论相关知识与代码实现 https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79707169 近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生 ...

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 ...

引言 今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息熵是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《JinPingMei ...