信息熵，交叉熵和相對熵
0 前言 上"多媒體通信"課，老師講到了信息論中的一些概念，看到交叉熵，想到這個概念經常用在機器學習中的損失函數中。 這部分知識算是機器學習的先備知識，所以查資料加深一下理解。 1 信息熵的抽象定義 熵的概念最早由統計熱力學引入。 信息熵是由信息論之父香農提出來的，它用於隨機變量 ...
原文：如何通俗的解釋交叉熵與相對熵
From https: www.zhihu.com question answer 熵的本質是香農信息量 的期望。現有關於樣本集的 個概率分布p和q，其中p為真實分布，q非真實分布。按照真實分布p來衡量識別一個樣本的所需要的編碼長度的期望 即平均編碼長度 為：H p 。如果使用錯誤分布q來表示來自真實分布p的平均編碼長度，則應該是：H p,q 。因為用q來編碼的樣本來自分布p，所以期望H p,q ...
2017-04-03 17:34 1 1862 推薦指數：
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自信息 自信息I表示概率空間中的單一事件或離散隨機變量的值相關的信息量的量度。它用信息的單位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪個單位取決於在計算中使用的對數的底。如下圖： ...