本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講machine learning算法中用得非常多的交叉熵代價函數。 1.從方差代價函數說起 代價函數經經常使用方差代價函數（即採用均方誤差MSE），比方對於一個神經元 ...

信息量： 假設X是一個離散型隨機變量，其取值集合為X，概率分布函數為p(x)=Pr(X=x),x∈X，我們定義事件X=x0的信息量為： I(x0)=−log(p(x0))，可以理解為，一個事件發生的概率越大，則它所攜帶的信息量就越小，而當p(x0)=1時，熵將等於0，也就是說該事件的發生不會導致 ...

交叉熵代價函數與二次代價函數 交叉熵代價函數（Cross-entropy cost function）是用來衡量人工神經網絡（ANN）的預測值與實際值的一種方式。與二次代價函數相比，它能更有效地促進ANN的訓練。在介紹交叉熵代價函數之前，本文先簡要介紹二次代價函數 ...

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：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)對J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...

前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...

為什么交叉熵可以用於計算代價函數 通用的說，熵(Entropy)被用於描述一個系統中的不確定性(the uncertainty of a system)。在不同領域熵有不同的解釋，比如熱力學的定義和信息論也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意義，可以從熵 ...