计算语言学之条件熵与联合熵、相对熵与交叉熵的应用

已于 2023-03-22 09:48:48 修改
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分类专栏： 计算语言学 # 自然语言处理（计算语言学）概论 文章标签： 相对熵 交叉熵 损失函数 KL距离 条件熵
于 2017-06-06 21:36:28 首次发布
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本文深入探讨了条件熵与联合熵的概念及其在通信传输中的应用，解释了相对熵（KL距离）如何衡量两个分布的相似度，并通过实例展示了其在字符编码中的作用。此外，文章详细阐述了交叉熵作为损失函数的优势，包括其非负性、接近0的性质，以及在神经网络训练中替代二次代价函数的原因。

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1. 引言

条件熵与联合熵我们在之前已经讲过，大家可以类比一下条件概率和联合概率，就大概知道是什么意思了。不过这里我们还是复习一下条件熵与联合熵的公式。

2. 条件熵与联合熵的应用

条件熵：在给定X的情况下，Y的条件熵定义为：
H ( Y ∣ X ) = − ∑ x ∈ X

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