20201121熵（信息论）与BP算法顿悟

最新推荐文章于 2022-10-07 22:50:24 发布
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#信息论 #人工智能

本文介绍了信息论中的核心概念——熵、交叉熵及相对熵（KL散度）。详细阐述了三者之间的数学关系，并探讨了它们在机器学习中的应用。

熵

H( p )

交叉熵

H(p,q)

相对熵KL散度

Dkl(p||q) p：目标概率分布 与 q：近似p的概率分布 的信息损失量化
三者关系 熵＋相对熵=交叉熵

BP算法

反向传播中的随机梯度下降

详情见大佬链接，弱鸡学习完毕懒于重复整理
KL散度（相对熵）.
三者关系.
JS散度.
万一有人需要，看完不会你砍我（别真下手）（可能需要科学上网

BP算法推导-softmax层+交叉熵(logloss)
SCUT_Sam
01-17 5764
摘要： 在之前的两篇文章中RNN训练与BP算法，BP算法心得体会都是在具体在讲bp算法在神经网络里面的推导。两篇文章都没有讲过和softmax相关的东西。而softmax作为分类任务里面重要的一层，所以打算本篇文章介绍一下softmax层。另外，一致沿用的损失函数都是均方误差，所以借这个机会也讲解下当损失函数是交叉熵时候的推导情况。 引言： 本文打算在RNN训练与BP算法文章的基
深度学习中的信息论知识详解
xialeizhou的博客
07-12 3142
编码 信息论研究目标: 用最少的编码表示传递信息. 举一个例子来感性认识一下: 假设两地互相通信，两地之间一直在传递A，B，C，D四类消息，那应该要选择什么样的编码方式才能尽可能少的使用资源呢？ 等长编码 如果这四类消息的出现是等概率的，都为1414\frac{1}{4}，那么肯定应该采用等编码方式，也就是 信息 A B C D 编码 ...
信息论， 熵
xiaojiajia007的博客
10-13 747
转载自：点击打开链接 1.概率与信息量为什么是对数关系的原理： http://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/ 2.交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数...
BP反向传播神经网络介绍及公式推导
07-08
神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导 神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid 和TanH 代价函数对介绍二次代价函数(Quadratic Cost)，交叉熵代价函数(Cross-entropy Cost)
基于softmax激活函数交叉熵损失函数的BP推导
sunlanchang的博客
03-26 1736
参考：https://www.jianshu.com/p/ffa51250ba2e
BP神经网络算法基本原理,bp神经网络的算法步骤
wenangou的博客
08-30 1389
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
传统算法与神经网络算法,进化算法优化神经网络
Supermen333的博客
08-26 780
蚁群算法又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。神经网络思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。..
一文搞定bp神经网络,bp神经网络的实现
wenangou的博客
10-07 601
简介：BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer) 摘 要：
bp神经网络时间序列预测,bp神经网络有几个阶段
aifamao6的博客
08-12 2492
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
神经元网络算法的思想,神经网络的算法有哪些
Supermen333的博客
08-21 693
我想这可能是你想要的神经网络吧！什么是神经网络：人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
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1. BP算法参考 https://blog.youkuaiyun.com/qq_32241189/article/details/80305566 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1639909770320476415&wfr=spider&for=pc https://blog.youkuaiyun.com/qq_39521554/article/details...
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Backpropagation算法（反向传播算法）+cross-entropy cost（交叉熵代价函数）
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导读： softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。其中包含： 1.softmax函数的正推原理，softmax的代数和几何意义，softmax为什么能用作分类预测，softmax链式求导的过程。 2.从数学的角度上研究了神经网络为什么能通过反向传播来训练网络的原理。 3.结合信息熵理论...
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