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KL散度(Divergence)

一、信息量 首先我们要懂信息量的概念，任何一个事件都会承载一个信息量。当一件事情发生的概率很高时，他承载的信息量就越少，例如“1+1=2”这个事情我们是已知的，所以当别人告诉我们这件事时我们不能获取任何信息，即信息量为0，但是”中国足球世界杯夺冠”这件事给我们的信息量是巨

Part I/ Chapter 3 信息论

信息论：对一个信号包含信息的多少进行量化。其基本想法是：一个不太可能的事件居然发生了，要比一个非常可能的事件发生，能提供更多的信息。 一、根据信息论的基本想法来量化信息，会有： 　　1、非常可能发生的事件信息量要比较少，并且极端情况下，确保能够发生的事件应该没有信息量。 　　2、

交叉熵与KL散度

目录KL散度的定义KL散度与交叉熵Acknowledge 最近遇到交叉熵作为损失函数的情况，且在花书刚好看到KL散度一节，故写一下学习笔记。 KL散度的定义 KL散度的具体定义参考花书3.13节， DKL(P∥Q)=Ex∼P[log⁡P(x)Q(x)]=Ex∼P[log⁡P(x)−log⁡Q(x)]， D_{KL}(P \| Q) = \mathbb{E}_{x

机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵

转载自 https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy)   熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息

熵 Entropy 笔记

熵 Entropy 一个完全可以预测的确定性实验（deterministic experiment），比如抛硬币P(H)=1，熵为零。一个完全随机的实验，比如掷骰子，是最不可预测的，具有最大的不确定性，在这样的实验中具有最高的熵。 H(x)=−Σi=1np(xi)log⁡2p(xi)H(x)=-\Sigma_{i=1}^np(x_i)\log_2p(x_i)H(x)=−Σi