原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 這一詞最初來源於熱力學。1948年，克勞德·愛爾伍德·香農將熱力學中的熵引入信息論，所以也被稱為香農熵 ...

熵是一個很常見的名詞，在物理上有重要的評估意義，自然語言處理的預備知識中，熵作為信息論的基本和重點知識，在這里我來記錄一下學習的總結，並以此與大家分享。 信息論基本知識 1、熵 2、聯和熵與條件熵 3、互信息 4、交叉熵與相對熵 5、困惑度 6、總結 1、熵 ...

　　熵（entropy）、KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross-entropy）在機器學習的很多地方會用到。比如在決策樹模型使用信息增益來選擇一個最佳的划分，使得熵下降最大；深度學習模型最后一層使用 softmax 激活函數后 ...

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 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天這篇文章和大家聊聊機器學習領域的熵。 我在看paper的時候發現對於交叉熵的理解又有些遺忘，復習了一下之后，又有了一些新的認識。故寫下本文和大家分享。 熵這個概念應用非常廣泛，我個人認為比較經典的一個應用是在熱力學當中，反應 ...

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： ...

信息熵 　　信息量和信息熵的概念最早是出現在通信理論中的，其概念最早是由信息論鼻祖香農在其經典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，這些概念不僅僅是通信領域中的基礎概念，也被廣泛的應用到了其他的領域中，比如機器學習。 　　信息量用來 ...

[From] https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 熵的本質是香農信息量()的期望。現有關於樣本集的2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 ...