互信息链式法则

最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:07 发布
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#信息论

博客提及互信息非负这一特性，指出从Y得到X的信息，在无关情况下互信息最小，值为0，围绕信息论中互信息的相关内容展开。

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互信息非负。从Y得到X的信息，无关时，互信息最小，为0；


信息论知识：互信息、交叉熵、KL散度
简单快乐
07-05 5817
信息论的基本想法是一个不太可能的事件居然发生了，要比一个非常可能的事件发生，能提供更多的信息。消息说：‘‘今天早上太阳升起’’ 信息量是如此之少以至于没有必要发送，但一条消息说：‘‘今天早上有日食’’ 信息量就很丰富。 我们想要通过这种基本想法来量化信息。定义三个性质 非常可能发生的事件信息量要比较少，并且极端情况下，确保能够发生的事件应该没有信息量。 较不可能发生的事件具有更高的信息量。 ...
熵，相对熵和互信息
连峰碧波间，浅水泛舟游
12-25 5278
1.熵.熵\textbf{1.熵.}\color{red}{熵}表示随机变量不确定度的度量。也是平均意义上描述随机变量所需要信息量的度量。一个离散型随机变量的熵H(X)定义为： H(X)=−∑x∈
信息论：熵、相对熵、互信息、链式法则
我的AI笔记
10-09 6770
文章目录Entropy熵的定义Joint EntropyConditional Entropy链式法则Zero EntropyRelative EntropyMutual Informationvenn图表示熵和互信息的关系熵的链式法则信息的链式法则Conditional Relative Entropy某些性质 Entropy 熵的定义 二进制熵函数： 熵还可以看作是以下的期望值： 对于熵有以下性质： Joint Entropy 联合熵的定义： 联合熵与熵的结论： 联合熵同样可以写为期望的形
链式法则
weixin_44544845的博客
02-19 950
在平时写页面的点击事件时，JS是我们的开源代码始祖，但它的代码量也不少，因为这样，现在我们出现了jQuery封装函数的一种方法，它的封装使我们的代码量大大减少。如下图是原生的JS写出来的点击事件。 以下是jQuery写出来的点击事件。什么叫链式法则呢？ 链式法则就是下面的图1的写法转换成图2的写法。链式法则的使用连声明变量都简洁多了。它可以声明变量和点击事件一起。其实现的效果和原生代码一模一样...
链式求导法则详解
最新发布
qq_36812406的博客
06-13 1274
形式链式法则表达式单变量复合函数dydxdydu⋅dudxdxdy​dudy​⋅dxdu​多变量函数dzdt∂f∂x⋅dxdt⋯dtdz​∂x∂f​⋅dtdx​⋯向量函数dydxdydu⋅dudxdxdy​dudy​⋅dxdu​神经网络每层梯度通过链式法则依次传播，构成反向传播机制。
互信息的概念和定理
weixin_33827731的博客
06-17 328
    关的东西。为了了解一下互信息相关的东西。查阅了一些资料，有一个课件自己感觉写的不错。可是下载不下来，我就对它们进行了截图，希望对大家有帮助。这个课件中讲的内容比較基础，可是对于非通信、信息类的同学来说还是非常有帮助的，并且不仅通俗易懂，并且证明过程详尽。是不可多得的好材料。其重要包含互信息概念、定理、经常使用的结论，已经一些应用中经经常使用到的性质，闲言少叙，直接上图。 ...
熵、相对熵与互信息
weixin_30527551的博客
08-31 313
一、熵 熵的定义： 其对数log的底为2，若使用底为b的对数，则记为。当对数底为时，熵的单位为奈特。 用表示数学期望，如果，则随机变量的期望值为， 当，关于的分布自指数学期望。而熵为随机变量的期望值，其是的概率密度函数，则可写为， 引理： 证明： 二、联合熵与条件熵： 对于服从联合分布为的一对离散随机变量， 联合熵的定义： 若，条件熵的定义： 定理链...
python实现求互信息的链式法则
04-26
链式法则是在多个随机变量之间计算互信息的一种方式。下面是Python代码实现： ```python import math def mutual_information(variables, joint_prob_table): """ 计算多个随机变量之间的互信息 :param ...
python实现求互信息的链式法则并举例
04-26
互信息（Mutual Information）是用来度量两个随机变量之间的相关性的指标，表示当一个随机变量发生时，另一个随机变量发生的概率与该随机变量不发生时另一个随机变量发生的概率的比值。 链式法则是指将多个随机变量...
量子假设检验互信息.docx
06-10
然而，量子假设检验相对熵的互信息链式法则尚未明确。 文章首先回顾了Shannon熵和相对熵的基础知识，包括离散随机变量的Shannon熵、联合熵、条件熵和相对熵的定义。接着，文章引入了量子系统的基本概念，如Hilbert...
【信息论基础】离散信息的度量—自信息和互信息
水w的博客
10-07 3175
【信息论基础】离散信息的度量—自信息和互信息
链式法则（Chain rule）
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Firmiana1220的博客
10-16 2万+
本文主要讲解微积分中的链式法则（源自维基百科） 在微积分中，链式法则是计算两个或两个以上函数组合的导数的公式。即，如果和都是函数，那么它们组合的链式法则可表示为： 第二种表示方法为： 还可以写成莱布尼茨表示法（如果变量依赖于变量，而变量又依赖于变量），则： 以上表示的链式法则都是相关的，即： ...
互信息（mutual information）
sudakuang的博客
09-29 5158
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51695283
信息论笔记整理（一）
qq_16024557的博客
05-19 596
信息与熵
The chain rule（链式法则）
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02-13 1万+
1，用于复合函数求导的一个法则。 2，应用场景： 假设要对y=f(g(x))求导，即求dydx的值，假设要对y=f(g(x))求导，即求\frac{dy}{dx}的值，假设要对y=f(g(x))求导，即求dxdy​的值， 可以设μ=g(x),可以设\mu=g(x),可以设μ=g(x), 则dydx=dydμ×dμdx则\frac{dy}{dx}=\frac{dy}{d\mu}\times\frac...
信息论与互信息
lihe的博客
11-25 1121
在信息论中，熵是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。 在信息世界中，熵越高，则能传输越多的信息，熵越低，则意味着传输的信息越少。   自信息： 1、自信息表示事件发生前，事情发生的不确定性 2、自信息表示事件发生后，事件所包含的信息量，是提供给新宿的信息量，也是解除这种不确定性所需要的信息量。   互信息： 离散随机事件之间的互信息： ...
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