机器学习信息熵和热力学定律中的熵有关系吗？

原创 已于 2022-08-17 22:16:15 修改 · 502 阅读 · 1 ·
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#人工智能 #机器学习 #深度学习

于 2022-08-17 10:28:00 首次发布
博客探讨了机器学习中信息熵的概念，特别是在AI量化阶段如何使用KL散度衡量信息损失。同时，文章对比了信息熵与热力学第二定律中的熵，解释了麦克斯韦妖理论，并指出在熵减少的情况下，信息熵的增加遵循了整体熵增的原理，保持了热力学第二定律的正确性。

在AI量化阶段应用KL散度来计算量化前后两笔tensor之间的信息损失程度，然后根据信息损失去调整量化参数，通过不断调整，选择使KL散度最小的 ZP和SCALE值作为量化参数，达到使量化信息损失最少的目的，关于这些介绍，可以参考博文：

模型量化中的KL散度扫盲_papaofdoudou的博客-优快云博客_kl三度

使用NCNN的INT8量化方式进行推理_papaofdoudou的博客-优快云博客_ncnn量化

KL散度计算公式：

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67、信息距离与热力学熵：理论、应用与实践探索
pca5navigator的博客
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本文深入探讨了归一化信息距离与热力学熵的理论基础、实际应用及其潜在关联。归一化信息距离通过整合e_Z和e_G等近似方法，为信息相似性度量提供了统一框架，并在QUANTA等问答系统中实现应用；热力学方面，从经典熵到玻尔兹曼熵，揭示了熵增原理的微观本质。文章还分析了两类理论在实际应用中的挑战，如计算复杂度、分区主观性等，并提出了优化算法、多尺度建模等解决方案。最后展望了信息论与热力学交叉研究的潜力，为跨学科发展提供新思路。
热力学的认识
11-11 1503
0. 生活中的热 热的传播方式： 热辐射 热辐射相对传导和对流是最弱的热传播方式； 也就是通过电磁波的方式传播热量； 热传导 热对流 对于保温杯，避免了热的传导和对流，也就基本上避免了热量的传播； 内外层之间的真空（热无法在真空中传播）； 双层玻璃之间的镀银层，会像镜面一样将热量反射回瓶中； 1. 热力学三大定律 热力学第一定律是能量守恒定律。 热力学第二定律有几种表述方式： ...
机器学习之熵【从定义到代码】
mj3989646的专栏
04-19 1204
熵的定义熵(entropy)的本质是一个系统“内在的混乱程度”，原是热力学概念，被香农引用到信息论中，被称为香农熵；熵在热力学中可以理解为能量转换过程中变为新状态(浪费掉的、无法再利用的)能量称为熵, 这部分能量转换会让系统的混乱度增加，熵就是系统的混乱度；如图中冰块融化为液态水，有序排列的分子吸收能量后变得无序，状态可变，系统更混乱，因此它的熵更高；                       ...
机器学习这四个东西，你知道吗？
微信号：RunsenLiu
03-30 1160
''' 1.分类变量特征提取 分类数据的独热编码方法,分类变量特征提取(One-of-K or One-Hot Encoding): 通过二进制数来表示每个解释变量的特征 ''' # from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer # onhot_encoder = DictVectorizer() # instances=[{'ci...
thermo-ml:机器学习提供动力的热力学
03-08
热ML 作者： 松田幸太（ ） 版本： 0001 内容 由机器学习提供动力的热力学。 Thermo-ML是面向热力学领域的科学家的python库，他们希望利用机器学习的力量来进行准确的预测。 （如果您听说过ChemSage，FactSage，Thermochem，则该项目可能会让您感兴趣。） 该软件包将（很快）包括： 来自JAFAF和其他可靠来源的广泛热力学数据库 从数据库中学习并做出准确预测的AI（我的计划是从形成焓开始） 我目前是一名机器学习工程师（位于Tokto的一家初创企业中的AI Dev总监），之前曾从事计算热力学@McGill University的研究。 （ ） 我将在周末进行此工作，因此请耐心等待。 如果您有兴趣关注这个项目，请打上星号，让我知道您在那里，我将努力加快工作的速度;） 目的是使AI能够学习成千上万种化合物的热力学性质（例如，焓，熵，热容
【机器学习】什么是熵？
jjjhut的博客
07-31 341
其中 S 是熵，k 是 玻尔兹曼常数，ln 是 自然对数，W 是系统的微观态数的总和（即当前状态下微观粒子的排列组合数）。A状态下的微观态数可视为当前状态下的微观粒子的排列组合数，即选取全部N个蓝分子放入左侧空间，再放入全部N个红分子。（在这里，简化了计算的情况，只将孤立空间分为2个部分，其实我们可以分成更多的部分，以增加W的数量，提高准确性）B状态下的微观态数可视为当前状态下的微观粒子的排列组合数，即从。所以我们可以得知，从状态A到状态B，孤立空间的熵在增加。个放入左侧空间，剩下的。
机器学习的 “信息免疫系统”：熵、互信息和 KL 散度
最新发布
极客BIM工作室
03-12 1386
在机器学习中，熵、互信息和 KL 散度分别用于衡量数据的不确定性、变量间的依赖程度以及概率分布的差异：熵量化数据分布的混乱程度，指导特征选择和生成模型的多样性控制；互信息评估两个变量的关联强度，用于特征筛选和多模态对齐；KL 散度则比较两个分布的偏离程度，在模型训练、迁移学习和异常检测中校准输出。三者共同构成机器学习的 “信息免疫系统”，从数据预处理到模型优化全流程中，帮助系统应对不确定性、捕捉关键关联并纠正偏差，确保算法在复杂任务中保持稳健性。熵（Entropy）是信息论和热力学中的核心概念，其物理意义和
熵？物理学四大神兽之一，麦克斯韦妖？信息量？
日常学习记录
01-23 2575
1.什么是熵？   说到熵，他很有很多种的定义，但也都大同小异，在这里给出一种通俗的解释——熵，是对混乱程度、不确定程度的度量。熵越大，混乱程度、不确定程度越高。   笔者将从物理学上的熵、信息论中的熵来剖析熵的概念，这其中会有一些很有趣的小故事，仔细往后看哦~ 2.物理学上的熵   我们精心建筑的高楼大厦，最终都会变废墟。自然界中的生命终将会慢慢凋零。我们打碎的杯子无法复原，事实上，世界上所有的...
熵的定义 详细解释熵的定义，以及他在热力学和信息学的解释角度的不同以及概念差异
强化学习曾小健
12-22 4858
熵”（Entropy）是一个用于描述系统无序程度或不确定性的概念，在不同学科中有不同的具体定义和解释。熵最早出现在热力学中，由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯 (Rudolf Clausius于1854年引入；后来，信息论中的熵由克劳德·香农 (Claude Shannon于1948年提出。尽管它们的背景和应用领域不同，但两者之间有深刻的数学联系。热力学熵描述了物理系统中能量分布的无序程度，与热量和温度相关；它是热力学第二定律的核心概念。信息熵是概率分布的一种数学度量，反映了信息系统中不确定性。
你知道机器学习中的熵有几种吗？
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05-08 533
今天故事的主人公叫做小A ，是一个开发工程师，面临时代的变革开始自行学习算法，打算转行做人工智能，然而当他遇到第一个面试问题时就开始慌了，问题也不难，面试官问小A：“什么是熵，常见的熵有哪些？”这是一个非常基础的算法问题，但是小A却并没有回答出来，因为小A 像大多数程序员一样，专注于代码的研究和忽略基础的算法原理。在这里我要提醒广大的程序员，如果想转行做算法，切记数学思维是灵魂，算法是肢体，代码是实现手段这样一个逻辑关系。切不可重代码轻算法。否则，就会像小A一样忽略了主体，成为代码机器。好了，言归正传，今天
机器学习开发相关资源2
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热力学中关于熵、能量守恒和转换、状态方程等基本概念和原理，与机器学习中数据处理、特征提取、模型优化有着密切的联系。理解这些热力学原理，对于机器学习开发者而言，不仅能帮助他们更加深刻地理解算法的物理背景...
机器学习与信息论：掌握数据分析中的信息熵与互信息
本文旨在探讨信息论中的基础概念——信息熵与互信息，以及它们在机器学习中的理论基础、计算方法和实际应用。通过详细分析信息熵和互信息的定义、重要性以及计算实例，本文揭示了它们在决策树构建、特征选择、分类...
拉普拉斯变换的几何直观理解
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拉普拉斯变换是在傅里叶变换的基础上引入的，现在考虑对一个任意函数进行傅里叶变换，为了使之在区间有定义，给它乘以单位阶跃函数,为了容易满足绝对可积条件，再乘以衰减因子,然后对函数进行傅里叶变换．其中，，　拉普拉斯变换记为：可见，的拉普拉斯变换就是的傅里叶变换，上式是函数的拉普拉斯变换的一般定义式，其中参数是一个复数，实部为正．的拉普拉斯变换记为称为像函数，为原函数．。
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线性代数里面蕴含着丰富的数形结合思想，结合抽象空间变换后，理解难度会小很多,以下证明不一定严密，但至少不依赖任何技巧的花哨的数学方法，依赖空间直觉得出自然而然的结论。 1.在线性空间的理论中，有一个定理起着重要的作用，描述如下,如果向量组 中每一个向量都是向量组 的线性组合，而且m>k,则向量 必定线性相关. 证明过程如下，由题设: 必然存在KxK的满秩矩阵A，使得 是 空间向量的线性变换结果，也即是： 这样 和　均可以做为K维空间的基. 所以...
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给儿子买了一套数字华容道的棋盘，结果毫不意外地成了我打发时间的工具，玩儿多了后就有了一些心得，结合网上的资料，总结如下图所示。这是一个NPC问题，目前还没有通用解法。更深刻的数学原理涉及到群论了，群论在大学数学里面有着完全不一样的画风，没有深入学习过。
HDCP Key工作原理
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是由好莱坞与半导体界巨人Intel合作开发，保护未经压缩的数字音视频内容，适用于高速的数字视频接口（、HDMl、DVI），内容加扰实现保护。HDCP设计为内容消费链中的最后一个环节，从内容源设备到显示设备，HDCP不允许完全内容拷贝行为，即拷贝控制信息CCl只有禁止拷贝状态。在系统更新方面，HDCP采用吊销列表来屏蔽已经被窃取的设备。HDCP用于保护“线路上的”高清晰数字视频信号，例如你的DVD播放器和电视机之间的线路。HDCP做两件事情：加密传输的数据使得（明文）无法被捕获；
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熵的理论与应用：从热力学到信息论的源码实现
结合描述内容可知，该资源不仅涵盖热力学熵和信息熵的数学定义与物理意义，还可能包含最大熵原理的应用示例及其实现方式。从标签“软件开发 软件包 源码 代码包”可以推断，该项目以编程形式呈现，极有可能是一个...
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