目录 收起 信息熵 相对熵(KL散度) 交叉熵 最大似然估计 by:Jackeeee_M 信息熵 信息熵是用来描述一个系统不确定性程度的指标。 首先,我们先来看几个信息熵的性质: 越不可能发生的事情,信息量越大;反之,必定会发生的事,信息为0 信息量越大,信息熵也越大 几个独立事件同时发生的信息量=每一个事件的信...
计量经济学 信息熵、交叉熵、相对熵(KL散度) TOVARISHI伊里奇 玛拉萌万岁!萌化一切牛鬼蛇神害人精! 9 人赞同了该文章 一、信息熵 1.1 Def 分组编码、信息量 故事从信息编码开始说起. 待传递的信息是一个十六进制数 X∈(0−F). 信息从发送方向接收方要以二进制编码传递, 则需要多少位二进制数才能表完整传...
,也叫做相对熵,它表示两个分布的差异,差异越大,相对熵越大。 机器学习中,我们用非真实分布q去预测真实分布p,因为真实分布p是固定的,D(p||q) = H(p,q) - H(p) 中 H(p) 固定,也就是说交叉熵H(p,q)越大,相对熵D(p||q)越大,两个分布的差异越大。 所以交叉熵用来做损失函数就是这个道理,它衡...
,也叫做相对熵,它表示两个分布的差异,差异越大,相对熵越大。 机器学习中,我们用非真实分布q去预测真实分布p,因为真实分布p是固定的,D(p||q) = H(p,q) - H(p) 中 H(p) 固定,也就是说交叉熵H(p,q)越大,相对熵D(p||q)越大,两个分布的差异越大。 所以交叉熵用来做损失函数就是这个道理,它衡...
信息熵在人工智能领域有着举足轻重的作用,在分类的算法中常利用信息熵设计损失函数推导出最优数学模型,softmax函数是一种处理数据手段,一般会出现在模型最后阶段,比如各种神经网络的最后一层,softmax函数可把任意维度数据(一般表现为向量) 处理成概率形式,这样就可以用交叉熵的方法得到与真实概率分布之间损失进而优化模型...
1、交叉熵=相对熵+信息熵。交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度,即真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小,模型预测效果就越好。 2、交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配。 为什么交叉熵和softmax是标配?
信息熵:左边的椭圆代表 ,右边的椭圆代表 。 互信息(信息增益):是信息熵的交集,即中间重合的部分就是 。 联合熵:是信息熵的并集,两个椭圆的并就是 。 条件熵:是差集。左边的椭圆去掉重合部分就是 ,右边的椭圆去掉重合部分就是 。 还可以看出: 5、相对熵 ...
使用一个现实中直观的例子详解信息熵、交叉熵及相对熵的核心概念,读完后,希望能帮助你建立起这三个概念的固有直觉,不再疑惑。 要完成题目的最终解释,必须从熵这个神奇的概念开始讲起。 1 什么是熵 - Entropy 词源— 最初来源于热力学 Entropy来源于希腊语,原意:内向,即:一个系统不受外部干扰时往内部稳定状态发...
主要在此文基础上精简,按自己理解表达下【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵 熵,热力学中表征物质状态的参量之一,用符号S表示,其物理意义是体系混乱程度的度量。 信息熵,描述信源的不确定度。 信息熵越大,越无序,越随机,信息量(的期望)越大,要消除不确定性所需信息量越大。 考虑把信息量存储下来需要多大空间...
交叉熵用于衡量模型预测值与真实值间的差异大小,可以看作相对熵的一种特定情况,以Y表示真实值的分布,X表示预测值的分布。 首先对相对熵进行化简: 由于真实值分布的信息熵为定值,即上式中-H(Y)为定值,那么令上式最后一项为交叉熵,就足以表示真实分布与预测分布的差异大小: ...