也就是说,我们想要求出当已知长相的条件下的条件熵。 根据公式我们可以知道,长相可以取帅与不帅俩种 条件熵是另一个变量Y熵对X(条件)的期望。 公式为: H(Y|X=长相) = p(X =帅)*H(Y|X=帅)+p(X =不帅)*H(Y|X=不帅) 然后将上面已经求得的答案带入即可求出条件熵! 这里比较容易错误就是忽略...
熵函数的重要性质: 可加性: H(XY)=H(X)+H(Y|X) 上凸性:H(p_1,...p_n) 是概率分布 (p_1,...p_n) 的严格上凸函数 极值性:当且仅当符号概率都相等即 p_i=\frac1n,熵最大 H(p_1,...p_n)\le H(\frac1n,...\frac1n)=\log n 信源输出前,描述信源的平均不确定性 (自信息的数学...
在信息传递的过程中,信息的传递熵会发生变化,这取决于信息的复杂度、传递路径的选择以及传递过程中的干扰等因素。 在信息传递过程中,我们可以将信息看作是通过某种媒介或通道从发送方传递给接收方的。传递熵就是衡量信息在这个传递过程中的不确定性的度量。 传递熵的计算是基于信息论中的概念,其中包括信息熵和条件...
1、第6讲 联合熵与条件熵信息熵H(X)反映了随机变量X的取值不确定性。当X是常量时,其信息熵最小,等于0;当X有n个取值时,当且仅当这些取值的机会均等时,信息熵H(X)最大,等于logn比特。我们拓展信息熵H(X)的概念,考虑两个随机变量X和Y的联合熵H(XY)和条件熵H(Y|X)。1. 联合熵设X,Y是两个随机...
(1) 信源X中事件X1和X2分别含有的自信息。 (2) 收到消息yj (j=1,2) 后,获得关于xi (i=1,2)的信息量。 (3) 信源X和信源Y的信息熵。 (4) 信道疑义度H(H|Y)和噪声熵H(Y|X)。 (5) 接收到消息Y后获得的平均互信息。相关知识点: 试题...
相对熵,又称互熵,交叉熵,鉴别信息,Kullback熵,Kullback-Leible散度等,设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布,则p对q的相对熵是: 在一定程度上,相对熵可以度量两个随机变量的“距离” 5.互信息 两个随机变量X,Y的互信息定义为X,Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵,用I(X,Y)表示: ...
互信息I(X;Y)与信息熵H(Y)的关系为:I(X;Y)()(大于、小于或者等于)H(Y)。 正确答案 答案解析 略 真诚赞赏,手留余香 小额打赏 169人已赞赏
1.2 熵的性质 非负性: H(X)≥0H(X)≥0 单调性:发生概率越高的事件, 其携带的信息量就越低. (由p(x)logp(x)p(x)logp(x)的单调性决定) 可加性:H(XY)=H(X)+H(Y)H(XY)=H(X)+H(Y), 证略 2. 信息熵计算 2.1 联合熵 H(X,Y)=−∑x∈X∑y∈Yp(x,y)logp(x,y)H(...
【单选题】已知两个概率系统X,Y(不相互独立),它们的信息熵分别为H(X),H(Y),联合熵为H(X,Y),条件熵为(H(XY),以下表示它们之间关系的式子,那个是正确的() A、H(X,Y)=H(X)+H(Y) B、H(X,Y)=H(X)+H(XY) C、H(X,Y)=H(X)+H(YX) D、H(X,Y)=H(Y)+H(YX) ...
信源X和信源Y的信息熵。查看答案更多“信源X和信源Y的信息熵。”相关的问题 第1题 收到消息yj(j=1,2)后,获得的关于xi(i=1,2)信息量。 点击查看答案 第2题 证明H(X)是输入概率分布P(x)的严格的∩型凸函数。 点击查看答案 第3题 证明无损信道的充要条件是信道的传递矩阵中每一列有一个也只有一...