信息熵，交叉熵和相對熵
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 ...
原文：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 x 的信息量為： I x log p x ，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 x 時，熵將等於 ，也就是說該事件的發生不會導致任何信息量的增加。 事件A：小明考試及格，對應的概率P xA . ，信息量為I xA log . . 事件B：小王考試及格 ...
2022-02-15 14:39 0 1352 推薦指數：
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