信息量、信息熵、相對熵，交叉熵 簡單理解
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 ...
原文：信息熵的簡單理解
熵，信息熵在機器學習和深度學習中是十分重要的。那么，信息熵到底是什么呢 首先，信息熵是描述的一個事情的不確定性。比如：我說，太陽從東方升起。那么這個事件發生的概率幾乎為 ，那么這個事情的反應的信息量就會很小。如果我說，太陽從西方升起。那么這就反應的信息量就很大了，這有可能是因為地球的自轉變成了自東向西，或者地球脫離軌道去到了別的地方，那么這就可能導致白天變成黑夜，熱帶雨林將變成沙漠，東北亞將不再 ...
2019-07-13 10:25 0 1170 推薦指數：
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