最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation), 交叉熵 (Cross Entropy) 与深度神经网络

最新推荐文章于 2024-12-02 17:10:11 发布
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本文深入探讨了最大似然估计(MLE)的概念及其在学习任务中的应用。MLE是一种统计方法，用于估计给定观测数据下模型参数的最优值。文章解释了似然是指在给定样本条件下，参数作为真实值的可能性，并详细阐述了如何通过最大化似然函数来找到最合适的参数，以使预测结果尽可能接近实际观察到的数据。

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==》https://www.zhihu.com/question/54082000

似然表达了给定样本\textbf{X} = \textbf{x}下参数\theta_1(相对于另外的参数\theta_2)为真实值的可能性

==》我们再回到L(\theta | \textbf{x}) = f(\textbf{x} | \theta)这个表达。首先我们严格记号，竖线|表示条件概率或者条件分布，分号;表示把参数隔开。所以这个式子的严格书写方式是L(\theta | \textbf{x}) = f(\textbf{x} ; \theta)因为\theta在右端只当作参数理解

 

 

==》https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/p/mle-cross-entropy-and-deep-learning.html

对于学习任务而言，我们需要学习的是一个给定分类函数的参数θθ, 这个函数可以是任何函数，只要这个函数最终能输出三分类对应的概率向量就可以了。对于θθ而言，我们的目标是，对于给定的输入，输出值越接近真实值越理想，这个就是所谓的最大似然

交叉熵损失函数和极大似然估计是什么，区别是什么
ZJQ的博客
06-07 85
交叉熵损失是极大似然估计在分类问题中的具体实现，二者在数学上等价。 交叉熵更专注于优化预测分布，而MLE是更一般化的统计框架。 选择哪种方法取决于问题类型、模型结构和理论需求。在深度学习分类任务中，交叉熵因其直观性和计算效率成为首选。
解释熵（Entropy）和交叉熵（Cross-Entropy）的概念（面试题200合集，中频、重要）
最新发布
qq_38334677的博客
05-15 726
特性熵HPH(P)HP交叉熵HPQH(P,Q)HPQ定义单一概率分布PPP的不确定性或平均信息量。用分布QQQ的编码方案去编码来自真实分布PPP的事件所需的平均编码长度。输入一个概率分布PPP。两个概率分布PPP（真实）和QQQ（模型/近似）。公式 (离散)HP−∑Pxlog⁡PxHP−∑PxlogPxHPQ−∑Pxlog⁡QxHPQ−∑PxlogQx解释描述PPP本身的特性。描述。
最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，多目标跟踪的粒子滤波器。.zip
08-12
最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，多目标跟踪的粒子滤波器
# 神经网络损失函数- 最大似然估计法推导笔记
woody0518的博客
03-07 386
首先要先理解似然值，似然值指的是比如你知道一个事件的概率，并已知抛了10次硬币，反推产生这个概率模型，而这个模型参数就是似然值，最大似然估计目的是为了求出最大的似然值，就是产生这个概率的最大可能的概率模型。
神经网络——（GAN之二）
Mortal's blog
04-27 524
1. GAN的理论 在图片生成过程中，我们的目标其实是存在一定的分布的，假设在整个图像空间中，蓝色部分的点可以生成人脸，其他区域的脸则不能生成人脸。那么，我们的目的是寻找蓝色区域的概率密度函数 1.1 最大似然估计与GAN 一般的思路是：我们通过sample数据集，去估计给定数据（输入数据）的分布，记为Pdata(x)P_{data}(x)Pdata​(x)，因此，使用网络的目的是，找到一堆参数...
极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计（BE）和极大后验概率估计（MAP）的对比
june_young_fan的博客
10-23 1129
前言 目前正在学习统计学习方法，但是书籍里面的概念太过于抽象，索性去网上收集了各位网友给出的合理解释，同时在此记录，方便更多的同学一起来学习探讨！ 这篇文章重点给大家介绍极大似然估计、贝叶斯估计以及极大后验概率估计之间的联系和区别。 SNACKS 那么在正式介绍这些概念之前，先简单给大家介绍几个前置知识点： 概率和统计，两者研究的问题相同吗？ 概率（probabilty）和统计（statistic...
(done) 通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss
shimly123456的博客
01-30 431
TODO：here。
Logistic Regression（逻辑回归）、Maximum Likelihood Estimatio（最大似然估计）
梁小憨憨的博客
12-02 1238
梯度下降法通过计算损失函数（对数似然的负数）对模型参数的梯度来更新参数，以减小损失。是一种常用的统计方法，用于估计模型参数，使得在给定数据下，模型的概率最大化。具体来说，假设我们已知数据的分布类型（比如高斯分布、伯努利分布等），但我们并不知道分布的具体参数。逻辑回归模型的似然函数是基于每个训练样本的预测概率和真实标签的结合。，因为对数函数是单调递增的，因此最大化似然函数和最大化对数似然函数是等价的。损失函数的值越小，模型的预测越准确。由于逻辑回归是基于最大似然估计的，因此它的损失函数通常称为。
透彻理解机器学习中极大似然估计MLE的原理（附3D可视化代码)
捡起一束光的博客
12-27 3827
在机器学习中，我们经常会遇到极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)，本文将带你好好理解这个概念。极大似然估计的依据：概率最大的事件最有可能发生，或者说真实发生的事情总是概率最大的...
【白话理解神经网络中的“损失函数”——最小二乘法和极大似然估计法】
谈论现实
12-17 3251
目录写在前面的话理解损失函数最小二乘法最大似然估计法（统计方法） 写在前面的话 “损失函数”是如何设计出来的？直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法” 梯度下降法中的梯度指的是损失函数的梯度，设计损失函数有三种方法：最小二乘法，极大似然估计和交叉熵。 理解损失函数 你有你判断的标准，神经网络也有它的标准，但是二者都无法用一个统一的表达式表述出来。于是乎可以通过比较来判断，两个标准一比就会有偏差，这个偏差越小就说明两者越接近。神经网络通过这个偏差进行调整和学习，就是训练。你已经打好标签的数据，就是训练用的数
Softmax Loss(Cross Entropy) 与 MLE
qq_38385468的博客
10-29 424
Softmax Loss等价于在负对数方向上极小化MLE。 设总体(X,Y)~P，为概率密度分布，为从总体X中抽取的样本，对应于类，我们希望在给定样本条件下，使得最大，也即此时为属于各类的概率，为真实在各类上的概率，注意，此时为one-hot编码。所以，我们求其似然函数有: ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ ...
极大似然估计的朴素理解
Json_Nie的专栏
05-27 1429
最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。 最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最 大。通俗一点讲，就是在什么情况下最有可能发生已知的事件。举个例子，假如有一个罐子，里面有黑白两种颜
最大似然估计与交叉熵
muyuu的博客
11-30 2014
熵，交叉熵，相对熵，最大似然估计，最大熵熵交叉熵相对熵（KL散度）最大似然估计最大熵 熵 熵是信息论中的概念，首先需要定义一个事件X=xX=xX=x的信息量，要求满足以下两个条件： 越不可能发生的事情，信息越大 几个独立事件同时发生的信息量=每一个事件的信息量之和 个满足以上两个条件的且最为简单的函数就是对数函数了，s.t. I(x)=−logP(x)I(x) = -logP(x)I(x)=−logP(x) Proof： 1. P(x)P(x)P(x)越大，I(x)=−logP(x)I(x) = -log
交叉熵（Cross-Entropy）与最大似然
__kingzone__的专栏
07-18 3973
交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0X=x0的信息量为：  I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))，可以理解为...
线性回归--经验最小化，结构最小化，最大似然估计，最大后验估计
baochunlei1的博客
12-08 1196
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 线性回归 1.1.1 原理简介 线性回归是对一次函数的拟合y=θ1x1+……+θixi+b，其中xi为自变量，每一个输入向量（x1……xi）就是一个特征向量，可以用最小二乘法推导出参数矩阵计算公式，也可以用迭代的方法求出参数值。设定损失函数，一般为误差均方根（RMSE），或者直接用均方误差，对参数求偏导数，...
深度学习基础 - 最大似然估计
二分掌柜的
03-09 2208
TensorFlow - 最大似然估计（maximum likelihood estimation） flyfish 笔记 wiki 描述 In statistics, maximum likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a statistical model, given...
专题：深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导
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04-10 2万+
这是一篇关于神经网络算法设计的几个基本问题的理论分析的专题文章，涉及到比较多的原理推导。文章的主体来自Ian Goodfellow 的《Deep Learning》；Andrew Ng在Coursera的《Machine Learning》课程；周志华老师的《机器学习》Michael Nielson 的线上书籍： 曹振华老师的《随机数学基础》。本文涉及到的概念和理论，尽可能参考自维基百科，保证所有观点的严密和权威。
DeepLearning学习笔记——代价函数（最大似然函数）
oklahomawestbrook的博客
06-11 2424
在神经网络中，代价函数的选择至关重要，代价函数比如有平方损失函数、似然函数等。 大多数现代神经网络使用最大似然函数来训练，意味着代价函数为负的对数似然，对于一种解释最大似然函数的观点是将它看作最小化训练集上的经验分布与模型分布之间的差异，两者之间的差异可以通过KL散度度量。 KL散度定义为 因为第一项只跟数据生成过程有关，而与模型无关，因此最小化KL散度仅仅只跟后一项有关。最小化K...
pytorch 损失函数采用最大似然估计
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在PyTorch中，可以使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）来选择合适的损失函数。最大似然估计是一种常用的参数估计方法，通过最大化观测数据的似然函数来估计模型参数。 PyTorch提供了各种损失...
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