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查询Tags标签： 散度，共有 7条记录-
信息熵 交叉熵 KL散度
信息量 事件A发生的信息量： \[I(A) = -\log_2(P(A)) \]这样定义有以下好处：概率越小的事件发生，带来的信息量就越大。相互独立的事件A,B同时发生，信息量为A、B单独发生时信息量的和：\[\begin{align} I(AB) =&& -\log_2(P(AB)) \\=&& -\log_2(P(A)P(…
2022/2/15 6:13:53 人评论 次浏览 -
散度
原谅我写中文太累了，而且相信在座的都有一定的英文水平。KL散度考虑某个未知分布 $p(x)$ ，假定已经使用一个近似的分布 $q(x)$ 对它进行建模。如果使用 $q(x)$ 来建立一个编码体系，用来把 $x$ 的值传给接收者，那么，由于使用 了 $q(x) $ 而不是真实分布 $ p(…
2022/2/2 23:47:05 人评论 次浏览 -
机器学习-信息熵
熵 熵是信息论中的一个基本概念，也称香农熵或信息熵，它衡量了一个概率分布的随机性程度，或者说它包含的信息量的大小。考虑随机变量取某一特定值所包含的信息量大小，假设随机变量X取值x的概率为p(x), 取这个值的概率很小而它又发生了，则包含的信息量大。 考虑下面…
2021/7/27 23:10:52 人评论 次浏览 -
机器学习-信息熵
熵 熵是信息论中的一个基本概念，也称香农熵或信息熵，它衡量了一个概率分布的随机性程度，或者说它包含的信息量的大小。考虑随机变量取某一特定值所包含的信息量大小，假设随机变量X取值x的概率为p(x), 取这个值的概率很小而它又发生了，则包含的信息量大。 考虑下面…
2021/7/27 23:10:52 人评论 次浏览 -
JS散度(Jensen–Shannon divergence)
1. 概述 KL散度存在不对称性，为解决这个问题，在KL散度基础上引入了JS散度。 \[J S\left(P_{1} \| P_{2}\right)=\frac{1}{2} K L\left(P_{1} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right)+\frac{1}{2} K L\left(P_{2} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right) \]JS散度的值域范围是[0,1]，…
2021/6/14 18:51:15 人评论 次浏览 -
[原创]关于散度（divergence）和旋度（Curl）的公式推导
参考3Blue1Brown这个博主的视频 Divergence and curl: The language of Maxwells equations, fluid flow, and more https://www.youtube.com/watch?v=rB83DpBJQsE 对应于B站上是 散度与旋度：麦克斯韦方程组、流体等所用到的语言 https://www.bilibili.com/vid…
2021/5/15 18:27:32 人评论 次浏览 -
机器学习基础——详解机器学习损失函数之交叉熵
今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的熵。我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。熵这个概念应用非常广泛，我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中，反应一个系统的混乱程度。根据热力学第…
2021/4/29 18:29:20 人评论 次浏览
