交叉熵與KL散度
參考：https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 （文中所有公式均來自該bolg，侵刪） 信息奠基人香農（Shannon） ...
原文：KL散度、交叉熵與極大似然 的友誼
一. 信息論背景 信息論的研究內容，是對一個信號包含信息的多少進行量化。所采用的量化指標最好滿足兩個條件： 越不可能發生的事件包含的信息量越大 獨立事件有增量的信息 就是幾個獨立事件同時發生的信息量等於每一個信息量的和 。 遵循以上原則，定義一個事件 mathsf x x 的自信息為： I x log p x log底為e時，單位為nats 底為 時，單位為比特或香農。 用香農熵 Shannon ...
2017-10-29 16:07 0 3547 推薦指數：
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