熵 信息量 熵的计算公式 一维正态分布的熵 多维正态分布的联合熵 彩蛋 熵 熵的概念最早源自于热力学领域,我们这里玩的熵是信息论的熵,也称为 香农熵(Shannon Entropy) or 信息熵(Information Entropy),它可以反映概率分布包含的信息量大小,或者说,衡量其随机程度。 信息量 熵是随机变量取各值时信息量的期望,...
最大化分布的熵旨在让分布的不确定性达到最优状态。它是在模型中对分布熵进行提升以获取更丰富信息的研究。信息熵是衡量随机变量不确定性的关键指标 。最大化分布的熵能增强模型的泛化能力。以图像模型为例，可更多样的图像。熵值大小直接反映分布的混乱程度。在文本任务里利于产生丰富的语句。数学上通过特定公式计算...
均匀分布的熵 什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度。熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一...
熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间...
概率分布的熵归一化(Entropy Normalization)kexue.fm/archives/8829 在上一篇文章《从熵不变性看Attention的Scale操作》中,我们从熵不变性的角度推导了一个新的Attention Scale,并且实验显示具有熵不变性的新Scale确实能使得Attention的外推性能更好。这时候笔者就有一个很自然的疑问: 有没有类似L2 Normalization之类...
熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大。 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中,热量会传到空气中,最后使得温度一致 更多的一些生活中的例子: ...
1/2log(2*pi*e*sigma^2)
离散概率集的熵已经定义为: 。 对于一个概率密度函数为的连续分布,可以采用类似方式,将它的熵定义为: 。 对于一个n维分布,有: 。 如果有两个参数和(它们本身可能是多维的),则的联合熵和条件熵分别为:和其中: 。 连续分布的熵具有离散分布的大多数性质(但不是全部性质)。具体来说,有:...
1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值就越大;若随机变量退化成定值,熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x),则其熵为: 联合熵和条件熵 两个随机变量的X,Y的联合分布,可以形成联合熵,用H(X,Y)表示 条件
离散概率分布的熵与信息论:研究概述 在概率论和信息论中,离散概率分布的熵是一个重要的概念,它衡量了随机变量的不确定性和随机性。本文将探讨离散概率分布的熵以及与其相关的信息论概念。 一、离散概率分布的熵 离散概率分布的熵是描述随机变量不确定性的一个度量。对于离散随机变量X,其熵H(X)定义为所有可能事件...