如何通俗解释交叉熵与相对熵

最新推荐文章于 2024-08-09 15:29:41 发布
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原文链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726

博客围绕交叉熵与相对熵展开，虽未给出具体内容，但从标题可知是对这两个概念进行通俗解释，这两个概念在信息技术领域尤其是机器学习、信息论等方面有重要应用。
交叉熵和相对熵
weixin_68515432的博客
08-16 851
交叉熵通常用于衡量预测分布与真实分布之间的差异，而相对熵则衡量了从一个分布到另一个分布的信息损失。交叉熵（Cross-Entropy）和相对熵（Kullback-Leibler Divergence，也称为KL散度）是信息论和机器学习中常用的两个概念，用于衡量概率分布之间的差异。其中，p(x) 是真实分布（例如，标签的实际分布），q(x)$是预测分布（例如，模型的预测分布）。在机器学习中，交叉熵通常用于度量两个概率分布之间的差异，特别是在分类任务中衡量预测分布与真实分布之间的差异。
【转载】通俗解释交叉熵和相对熵
火火的博客
12-26 320
这个问题需要从香农的信息熵开始。小明和爸爸玩猜球游戏，我拿一个球，你猜球的颜色，我可以回答你任何问题，你每猜一次，不管对错，你就一个星期不能玩王者荣耀，当然，猜对，游戏停止，否则继续猜。当然，当答案只剩下两种选择时，此次猜测结束后，无论猜对猜错都能100%确定答案，无需再猜一次，此时游戏停止。 题目1： 爸爸拿来一个箱子，跟小明说：里面有橙、紫、蓝及青四种颜色的小球任意个，各颜色小球的占比不清楚，现在我从中拿出一个小球，你猜我手中的小球是什么颜色？ 在这种情况下，小明什么信息都不知道，只能认为四种颜色的小
如何通俗的解释交叉熵与相对熵?
张帅的博客
09-03 704
https://www.zhihu.com/question/41252833
如何通俗的解释交叉熵与相对熵
weixin_30572613的博客
04-03 79
[From]https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q...
交叉熵与相对熵的深入探讨——信息论视角下的差异度量比较
神经美学_茂森的博客
07-29 843
其基本公式如下：交叉熵PQ−x∑​PxlogQx)相对熵P∥Qx∑​PxlogQxPx​相对熵P∥Q交叉熵PQ−HP)HP)具体来说：：交叉熵PQ−∑x​PxlogQx)相对熵P∥Q∑x​PxlogQxPx​：相对熵P∥Q∑x​PxlogPx−∑x​PxlogQx)∑x​PxlogPx)HP)相对熵P。
【转】 如何通俗的解释交叉熵与相对熵?
zest_9527的博客
03-28 309
作者：CyberRep链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。讨论这个问题需要从香农的信息熵开始。小明在学校玩王者荣耀被发现了，爸爸被叫去开家长会，心里悲屈的很，就想法子惩罚小明。到家后，爸爸跟小明说：既然你犯错了，就要接受惩罚，但惩罚的程度就...
通俗的解释交叉熵与相对熵
weixin_30832983的博客
03-26 103
一、交叉熵 (1):离散表示： (2):连续表示： 两项中 H(p)是 p的信息熵，后者是p和q的相对熵； 二、相对熵 (1):离散表示： (2):连续表示： 三、二者关系 转载于:https://www.cnblogs.com/hellochennan/p/6623955.html...
信息熵、 交叉熵 、相对熵通俗解释
qq_45330708的博客
04-22 153
1 信息熵 交叉熵 相对熵（KL散度） https://blog.youkuaiyun.com/saltriver/article/details/53056816 https://www.jianshu.com/p/d51b09dd93e3 https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7673681.html
交叉熵与相对熵
power0405hf的专栏
06-11 502
如何通俗的解释交叉熵与相对熵?
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 1092
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 8191
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)？...
【知识建设】信息熵、条件熵、互信息、交叉熵及相对熵（KL散度）
YasmineC的博客
04-06 2086
一、信息熵 1. 定义 衡量一个随机变量XXX的信息量，用HHH表示 根据这个定义，这应该是个不确定的值（随机变量是变化的），而数学上使用期望来将这种不确定性量化： H=∑x∈XP(x)∗xH = \sum_{x \in X}P(x)*xH=∑x∈X​P(x)∗x的信息量 其中xxx为随机变量XXX的不同取值 那么问题就变成了如何在具体的情形（即一个事件）下，估算随机变量的信息量 2. 语义理解 先从语义上理解信息量应该满足的条件，当一件事的不确定性越大（概率越小），那么它所包含的信息量就应该越大，相反，不
信息熵、交叉熵与相对熵(KL散度)的关系，还介绍了联合信息熵和条件熵、互信息（信息增益）的概念
AndrewHR的博客
08-30 2389
@(关于机器学习的其他)[KL散度][信息熵][交叉熵] 1、信息量 2、信息熵 3、交叉熵cross-entropy 3.1 交叉熵 cross-entropy在机器学习领域的作用 4、相对熵（KL散度） 4.1 相对熵（KL散度）与cross-entropy的关系 4.2 相对熵（KL散度）非负性证明 5、联合信息熵和条件信息熵 6、互信息（信息增益） 6.1 非负性证明 ...
香农熵和熵、KL散度（相对熵）、交叉熵、损失函数
Traceyfind的博客
08-09 1744
熵、KL散度、交叉熵、损失函数。
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
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