信息论学习模型---相对熵

最新推荐文章于 2022-05-02 20:34:45 发布
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#信息论学习模型

本文探讨了互信息I(X;Y)在随机神经系统中的应用,针对输入输出多维向量X和Y,对比了两种不同的概率密度函数px(x)和gx(x),并讨论了它们作为输入向量X的潜在说明的可能性。

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在所定义的互信息I(X;Y)I(X;Y)，作用于随机神经系统，其输入输出相应地记为多维向量XX和Y。现有两个不同的概率密度函数px(x)px(x)和$g_x(x)作为输入向量X的潜在的可能说明

Kullback-Leibler散度(相对熵)全面解析：从理论到实践
qq_42568323的博客
05-27 166
KL散度度量的是用一个分布近似另一个分布时造成的信息损失。对于离散随机变量，定义两个概率分布PPP和QQQDKLP∥Q∑x∈XPxlog⁡PxQxDKL​P∥Qx∈X∑​PxlogQxPx​DKLP∥Q∫−∞∞pxlog⁡pxqxdxDKL​P∥Q∫−∞∞​pxlogqxpx​dx其中pxp(x)px和qxq(x)qx。
机器学习相关基础-信息论
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03-27 546
  联合熵与条件熵   链式法则 H(X,Y)=H(X)+H(Y∣X)H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)H(X,Y)=H(X)+H(Y∣X)   证明： H(X,Y)=−∑x∈χ∑y∈ \begin{aligned} H(X,Y)&=-\sum_{x\in\chi}\sum_{y\in} \end{aligned} H(X,Y)​=−x∈χ∑​y∈∑​​   互信息 I(X;Y)...
信息论计算
03-28
计算信源熵 条件熵 平均互信息 log2 取余
相对熵、交叉熵及最大熵模型
gentelyang的博客
03-05 1348
最大熵模型：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6093948.html
信息论基础--熵
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09-21 1604
熵是信息论的基础理论，掌握和学习它十分重要。这里介绍若干信息论中的相关概念，重点参考宗成庆老师的《统计自然语言处理》书籍和课件。也在这，强烈推荐下宗成庆老师的《统计自然语言处理》书籍和课件。 目录 熵 联合熵(joint entropy) 条件熵(conditional entropy) 连锁规则---》log运算而来 熵率(entropy rate) 相对熵（KL距离） 交叉熵 ...
信息论——熵——相对熵
03-28 2284
相对熵: 相对熵：又称KL散度(Kullback–Leibler divergence)，是描述俩个概率分布P和Q差异的一种方法。 公式: DKL(P||Q)=−∑iP(i)logQ(i)P(i)DKL(P||Q)=−∑iP(i)logQ(i)P(i)D_{KL}(P||Q)=-\sum_iP(i)log\frac{Q(i)}{P(i)} DKL(P||Q)=∑iP(i)logP(i)...
信息熵、相对熵、交叉熵
weixin_39910711的博客
09-25 1415
目录 1 信息量 2 熵 2.1 定义 2.2 示例 3 相对熵（KL 散度） 4 交叉熵 4.1 定义 4.2 示例 相对熵 = 某个策略的交叉熵 - 信息熵 1 信息量 假设我们听到了两件事，分别如下： 事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。 仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量...
4.4相对熵-刘乙伯1
08-03
在机器学习和信息论中，相对熵是一个非常重要的概念。它可以用来评估两个概率分布之间的差异，有助于我们更好地理解和分析数据。 定义 相对熵的定义可以表示为： KL(P || Q) = ∑[p(x) * log(p(x) / q(x))] 其中...
信息论基础-中文-清晰-原书第2版
07-09
专业经典:介绍了信息熵,条件熵,相对熵. 学习统计语言模型用来解决语言识别问题,或者其他统计相关模型必备之基础知识
扩散概率模型论文学习笔记(非常详细)
最新发布
04-25
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信息熵、相对熵和交叉熵
fuchenqianxiao的博客
04-10 1864
此文章为了解交叉熵的小记，具体详细讲解可移至文末处参考文章 信息熵 信息的本质：信息是用来消除随机不确定性的东西； 信息量的大小与信息发生的概率成反比。概率越大，信息量越小。概率越小，信息量越大。 某一事件发生的概率为P(x)，其信息量I(x)为： I(x)=−log(P(x)) I(x) = -log(P(x)) I(x)=−log(P(x)) 信息熵用来表示所有信息量的期望，其公式表示为 H(x)=−∑i=1nP(xi)log(P(xi)))(X=x1,x2,x3...,xn) H(x) = -\s
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03-26 8万+
今天开始来讲相对熵，我们知道信息熵反应了一个系统的有序化程度，一个系统越是有序，那么它的信息熵就越低，反 之就越高。下面是熵的定义   如果一个随机变量的可能取值为，对应的概率为，则随机变 量的熵定义为                  有了信息熵的定义，接下来开始学习相对熵。   Contents      1. 相对熵的认识    2. 相对熵的性质    3. 相
关于相对熵的推导证明和推论
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03-11 3510
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