信息熵、 交叉熵 、相对熵通俗解释

最新推荐文章于 2024-08-09 15:29:41 发布
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本文深入探讨了信息论中的核心概念，包括信息熵、交叉熵和相对熵（KL散度），通过实例解析它们的定义、计算方法及其在机器学习中的应用，帮助读者理解在概率和统计模型中的重要作用。
信息熵、交叉熵、相对熵
煎饼加鸡丝
07-23 654
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵 熵，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。 信息熵，描述信源的不确定度。 信息熵越大，越无序，越随机，信息量(的期望)越大，要消除不确定性所需信息量越大。 考虑把信息量存储下来需要多大空间/存储代价 (用存储空间表示信息熵(不确定性越高所需存储空间越大)) 举例：表示天气情况的P=[p1,p2,p3,p4]P...
信息熵、相对熵、交叉熵总结
leemusk的博客
07-21 738
1、什么是信息熵 信息熵是由热力学的中的熵引出的概念，在热力学中，熵通常表示事物的混沌程度，事物越混沌，其熵越大。相应的信息熵表示的是随机变量的不确定性，某个事件发生的概率越小，其信息熵越大。具体公式为： H(P)=−∑P(X)logP(X) H(P) = -\sum P(X) logP(X) H(P)=−∑P(X)logP(X) 2. 什么是相对熵 相对熵也称为KL散度，描述的是随机变量的真实分布和假设分布的拟合程度，拟合程度越高，相对熵越小。若真实分布与假设分布完全一致，则相对熵为0。相对熵通常用于统计
【机器学习】一文理清信息熵，相对熵，交叉熵
Shwan_ma的博客
03-25 1036
初学者在搞清楚这个三个信息论的大怪兽时，往往会晕头转向。本文将简要的对这三个概念进行理清，文章尽量通俗，有不对的地方恳请斧正。 信息熵： 香农提出信息熵主要是用来解决对信息的量化度量问题，比如说存在选项【A,B,C,D】，若每个字母都用8位Ascii码存储，则表示这个四个选项需要32位bit。 如果此时采用二进制的话，4个选项用2位bit便可表示【00,01,10,11】。于是对4个选项信息进行量...
信息熵，交叉熵和相对熵
weixin_30363981的博客
10-15 135
0 前言 上"多媒体通信"课，老师讲到了信息论中的一些概念，看到交叉熵，想到这个概念经常用在机器学习中的损失函数中。 这部分知识算是机器学习的先备知识，所以查资料加深一下理解。 1 信息熵的抽象定义 熵的概念最早由统计热力学引入。 信息熵是由信息论之父香农提出来的，它用于随机变量的不确定性度量，先上信息熵的公式。 信息是用来减少随机不确定性的东西（即不确定性的减少）。 我们...
信息熵，交叉熵，相对熵
Rudy95的博客
08-12 316
信息熵：衡量系统中不确定的程度、编码方案完美时，最短平均编码长度 交叉熵：码方案不一定完美时（由于对概率分布的估计不一定正确），平均编码长度。是神经网络常用的损失函数 相对熵又称为散度：交叉熵-信息熵，relative entropy。编码方案不一定完美时，平均编码长度相对于最小值的增加值。 参考链接：https://www.zhihu.com/question/41252833 神经网络中为什么...
信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导
qq_45802280的博客
12-01 1111
各种熵理论的推导整理，包括信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息
交叉熵、熵和相对熵的通俗易懂解释
weepon的博客
07-06 8234
交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在机器学习领域经常提到的概念。它经常用作代价(损失)函数，而均方误差或平均绝对误差在使用梯度优化的方法时往往效果不佳，一些饱和的神经网络输出单元结合这些代价函数时会产生非常小的梯度，这也是交叉熵代价函数比均方误差或平均绝对误差更受欢迎的原因。在学习交叉熵之前，我们先来了解下其他的基础概念： 1.什么是自信息(self-information)？...
一文绝对让你完全弄懂信息熵、相对熵、交叉熵的意义《繁凡的深度学习笔记》第 3 章 分类问题与信息论基础（中）（DL笔记整理系列）
繁凡さん的博客
02-10 2453
绝对通俗易懂！一文绝对让你完全弄懂信息熵、相对熵、交叉熵的意义，看不懂你来打我 ~
一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、交叉熵、Softmax和交叉熵损失函数
热门推荐
m0_62881487的博客
09-26 1万+
1. 熵是一个物理学概念，它表示一个系统的不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。2. 信息熵：一个叫香农的美国数学家将熵引入信息论中，用来衡量信息的不确定性，并将它命名为 “香农熵” 或者 “信息熵”。
香农熵和熵、KL散度（相对熵）、交叉熵、损失函数
Traceyfind的博客
08-09 1770
熵、KL散度、交叉熵、损失函数。
信息熵，交叉熵,相对熵
柔丽君的博客
11-08 268
参考链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/577936758 信息熵：通过度量信息，来描述信息熵。 概率描述的是事件发生的确定性，熵表示的是事件发生的不确定性。 选取抛硬币这一不确定性事件作为度量，信息熵是1bit(两种等概率的可能，用bit来描述） （1）等可能事件： 通过对不确定性等可能的事件的数量取对数，可以得到信息熵。 例如小明做选择题ABCD,完全不确定该选哪个，这种情况下小明对每个选项的不确定性都是相同的，这里事件数量是4，取对数得到
信息熵，交叉熵与相对熵
liu3612162的博客
12-26 455
前言 最近在多处看到熵的概念，之前零散的了解了一下，最近总结下，加深一下理解。 熵 熵是信息论中的一个概念，用于衡量一个随机变量的不确定性，公式很简单：log(1/p(x))log(1/p(x))log(1/p(x))，其中p(x)p(x)p(x)为x的概率分布（离散）或者概率密度（连续）函数，公式很直观，概率越小熵越大，即信息量越大。 信息熵 信息熵为熵的期望，用于衡量一个分布的不确定性，以下为...
【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵
qwezhaohaihong
10-21 1153
转载自：https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%86%B5%E3%80%81%E4%BA%A4%E5%8F%89%E7%86%B5%E5%92%8C%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E7%86%B5/ 【阅读时间】10min - 13min 【内...
信息熵、相对熵与交叉熵
鲁班七号
09-24 529
目录1. 信息熵2. 相对熵3. 交叉熵4. 交叉熵与softmax 1. 信息熵   熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。信息熵公式如下： H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)H(p)=-\sum_{i=1}^{n}{p(x_i)logp(x_i)}H(p)=−i=1∑n​p(xi​)logp(xi​) 2. 相对熵   相对熵又称KL散度，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)p(x)p(x)和q(x)q(x)q(x)之间的差异
信息熵，相对熵，交叉熵, 条件熵
Innovat1on的博客
02-26 471
信息熵：表示分布的不确定性 相对熵：有两个分布p,q，其中p为真实数据分布，q为相似的分布，那么相对熵就是两个分布之间的距离 交叉熵：用非真正的数据分布q来进行求解熵 可见，交叉熵-信息熵=相对熵 ...
信息熵 交叉熵 kl散度 js散度
最新发布
03-24
### 信息熵 信息熵是一种衡量随机变量不确定性的指标。对于离散型随机变量 \(X\)，其概率质量函数为 \(P(X)\)，则信息熵定义如下： \[ H(X) = - \sum_{i=1}^{n} P(x_i) \log_2(P(x_i)) \] 其中，\(P(x_i)\) 表示...
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