熵、相对熵、交叉熵、变分推断

本文深入探讨了信息论中的核心概念——交叉熵与相对熵。通过数学公式解析,介绍了香农熵、相对熵和交叉熵的概念及其相互关系。同时,文章通过通俗易懂的方式解释了变分推断中交叉熵与相对熵的应用,帮助读者更好地理解这些复杂概念。

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1. 公式

香农熵:
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相对熵:
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交叉熵 = 熵 + 相对熵

当我们用一个计算公式(交叉熵)去估计熵时,得到的结果往往偏大,偏离熵真值称为 相对熵。

H ( p ) = ∑ p l o g 1 p = ∑ p l o g 1 q − ∑ p l o g p q H(p) = \sum{p log \frac{1}{p} } = \sum { p log \frac{1}{q} } - \sum { p log \frac{p}{q} } H(p)=plogp1=plogq1plogqp

也就是,交叉熵
H ( p , q ) = ∑ x p ( x ) log ⁡ 1 q ( x ) H(p, q)=\sum_x p(x) \log \frac{1}{q(x)} H(p,q)=xp(x)logq(x)1
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2.变分推断

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  1. 如何通俗的解释交叉熵与相对熵? - 张一山的回答 - 知乎;
  2. 深入了解变分推断;
  3. 相对熵wiki;
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