可以将熵理解为信源当中所有事件的自信息的平均值,反映了一个信源整体的不确定度。在等概率分布,也就是p1=p2=……=pN=1/N时候,熵达到最大值。 四、联合熵 联合熵,可以直接从熵的定义来理解,描述的是(X,Y)联合信源的不确定度,其对应的表达式为: 五、条件熵 条件熵描述的是以某个事件为条件是,X的不确...
一文说清楚你头疼不已的熵们:信息熵、联合熵、条件熵、互信息、交叉熵、相对熵(KL散度),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
条件熵越小,意味着在给定一些条件下,随机变量的不确定性越小。 联合熵是两个或多个随机变量的不确定性。它表示两个或多个随机变量的共同信息量。联合熵越大,意味着两个或多个随机变量的共同信息越少,不确定性越大。 相对熵,也称为KL散度,是衡量两个概率分布之间的差异性。它是目标分布与参考分布之间的交叉...
我们理解了信息熵不仅是信息论的核心概念,也是整个数字通信和编码理论的基石。 今天,我们将继续我们的信息论探索,深入理解两个与信息熵紧密相关的概念:联合熵(Joint Entropy)和条件熵(Conditional Entropy)。这两个概念是理解更复杂信息处理过程中信息流动和依赖性的关键。联合熵帮助我们量化多个随机变量作为一个整体的不...
直观地说，熵是随机变量不确定度的量度，条件熵H(X|Y)是给定Y之后，X的剩余不确定度的量度。联合熵...
信息熵,联合熵,交叉熵,相对熵,条件熵 1 信息熵:信息量的期望,反映随机变量的不确定性 H(X)=-∑x→Xp(x)log(p(x)) H(X)=I(X;Y)+H(X|Y) 2 联合熵:表示多个随机变量一起发生的不确定性 H(X,Y)=-∑x->X∑y->Yp(x,y)log(p(x,y))...
方法一,用定义式:条件熵等于联合熵减去条件自己的信息熵。 在上文,我们已经计算了小美书单的联合熵:\( H(地域,体裁) \approx 2.16\)。 根据条件熵的公式,只要再分别计算一下“体裁”和“地域”两个单独分布的信息熵,再用联合熵减便可以得到条件熵了。
1.5.1 条件熵的另一种计算方式 条件熵H(Y|X)也可以由X和Y的联合信息熵计算而来: 可以描述为,条件熵H(Y|X)等于联合熵H(X,Y)减去X的边际熵H(X)。 1.6 交叉熵 交叉熵(cross entropy)在神经网络中常用于计算分类模型的损失。交叉熵表示的是实际输出(概率)与期望输出(概率)之间的距离。交又熵越小,两个...
下面介绍的各种熵尽管都与数据分布的混乱度相关,但是建议把相对熵(KL散度)和交叉熵单独拿出来理解。交叉熵和相对熵是针对同一个随机变量,它们是机器学习里额外定义的用来评估两个分布差异的方式,无法用韦恩图进行观察;而后面的条件熵等则是针对不同的随机变量之间的关系(可以看完本文再回来看这句话)。
熵是信息论中的重要概念,它是对不确定性的度量,熵越大,不确定性越大。由此衍生出了条件熵、相对熵、交叉熵、互信息等概念,理解这些概念对于理解机器学习中的模型有很大的帮助,本文将...