相對熵（KL散度）
1. 概述 在信息論中，相對熵等價於兩個概率分布信息熵的差值，若其中一個概率分布為真實分布，另一個為理論（擬合）分布，則此時相對熵等於交叉熵與真實分布信息熵之差，表示使用理論分布擬合真實分布時所產生的信息損耗。 \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N}-p ...
原文：從香農熵到手推KL散度
信息論與信息熵是 AI 或機器學習中非常重要的概念，我們經常需要使用它的關鍵思想來描述概率分布或者量化概率分布之間的相似性。在本文中，我們從最基本的自信息和信息熵到交叉熵討論了信息論的基礎，再由最大似然估計推導出 KL 散度而加強我們對量化分布間相似性的理解。最后我們簡要討論了信息熵在機器學習中的應用，包括通過互信息選擇決策樹的特征 通過交叉熵衡量分類問題的損失和貝葉斯學習等。 信息論是應用數學 ...
2019-05-22 10:23 0 549 推薦指數：
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