目錄 熵、交叉熵及似然函數的關系 1. 熵 1.1 信息量 1.3 熵 2. 最大熵中的極大似然函數 2.1 指數型似然函數推導 2.2 最大熵中的似然函數推導 ...

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： （1）越不可能發生的事件包含的信息量越大； （2）獨立事件有增量的信息（就是幾個獨 ...

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交叉熵 熵/信息熵 假設一個發送者想傳輸一個隨機變量的值給接收者。這個過程中，他們傳輸的平均信息量為： 叫隨機變量的熵，其中 把熵擴展到連續變量的概率分布,則熵變為 被稱為微分熵。 在離散分布下，最大熵對應於變量的所有可能狀態的均勻分布。 最大化微分熵的分布是高斯分布 ...

二次代價函數 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代價函數，x表示樣本，y表示實際值，a表示輸出值，n表示 ...

伯努利分布 伯努利分布，又名0-1分布，是一個離散概率分布。典型的示例是拋一個比較特殊的硬幣，每次拋硬幣只有兩種結果，正面和負面。拋出硬幣正面的概率為 \(p\) ，拋出負面的概率則為 \(1−p\ ...

1、交叉熵的定義： 在信息論中，交叉熵是表示兩個概率分布p,q，其中p表示真實分布，q表示非真實分布，在相同的一組事件中，其中，用非真實分布q來表示某個事件發生所需要的平均比特數。從這個定義中，我們很難理解交叉熵的定義。下面舉個例子來描述一下： 假設現在有一個樣本集中兩個概率分布p,q ...

作者：Noriko Oshima 鏈接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 來源：知乎 著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。 熵的本質是香農信息量( )的期望。 現有 ...