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：信息量、信息熵、相对熵，交叉熵 简单理解
信息量： 假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p x Pr X x ,x X，我们定义事件X x 的信息量为： I x log p x ，可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当p x 时，熵将等于 ，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。 事件A：小明考试及格，对应的概率P xA . ，信息量为I xA log . . 事件B：小王考试及格 ...
2022-02-15 14:39 0 1352 推荐指数：
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