信息量、熵、KL散度、交叉熵 相信很多小伙伴在学习交叉熵时，对交叉熵感觉到非常的迷惑。"交叉熵怎么来的？"，"为什么交叉熵的表达式是这样婶儿的？"，"熵和交叉熵到底有什么关系？"。本文通过由浅到深的顺序，来引入交叉熵，希望能对各位学习路上的小伙伴有所帮助，不足的地方恳请批评指正 一、 信
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由
我们都听过基于比较的排序复杂度下限是 \(\mathcal{O}(N\log N)\) 的，那么下限是怎么求的？ 我们知道长度为 \(n\) 的排列有 \(n!\) 个，这就是总信息量。每次排序，只会返回 \(>\) 或 \(<\) 只有两种情况。所以如果策略得当，进行 \(k\) 次比较最多可以区分 \(2^k\) 钟情况。排序需要满足
1.相关概念及关系： (1) (2)相对熵 D（ p | | q ）:在p的概率分布下q比p多的信息量（个人理解） （3）条件互信息量 I( X ; Y|Z ) : I( X ; Y|Z ) = H( X|Z )-H( X|Y,Z ). 理解：Y｜Z是Y比Z多的信息量 (4) 垂直符号：独立 2.链式法则： 3.Markov Chain(三元) Markov
参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197 前言 在处理分类问题的神经网络模型中，很多都使用交叉熵 (cross entropy) 做损失函数。这篇文章详细地介绍了交叉熵的由来、为什么使用交叉熵，以及它解决了什么问题，最后介绍了交叉熵损失函数的应用场景。 要讲交叉熵就要
在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。 尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。当我们有多个概率分布并且我们想比较它们
一.什么是熵Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢? 我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,因为反正
1、我没有学过信息论，但学过信息安全相关的知识。第一次接触到信息熵，是计网的物理层的编码解码过程，老师只是简单地提了熵的公式，大概解释了这个公式是怎么来的，后面再听到这个概念，已经是密码学的课程了。因为近期用到这方面的知识，整理一下。之后有用到新的知识会再次添加的。 参考 信
活得越久，信息量越大；死记硬背，不靠谱哎。 解决办法：对信息进行维护，符合人的大脑存储方式。 1、时间 日记、编年体、流水账、新闻。 人物、时间、地点、事情的起因、过程和结果 2、主题 新闻报道专题、数据挖掘的专题(人物客户)、纪传体史书（以人物为中心） 3、分类 电脑的文件夹、
1、交叉熵的来源 一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大的关系，一句话如果需要很多外部信息才能确定，我们就称这句话的信息量比较大。比如你听到“云南西双版纳下雪了”，那你需要去看天气预报、问当地人等等查证（因为云南西双版纳从没下过雪）。相反，如果和你说“人一天要吃三顿饭”，
信息论 交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1、信息量 首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下： 事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B：中国队进入了2018世
细粒度：NTS-Net论文笔记——Learning to Navigate for Fine-grained Classification 综述主要思想网络结构网络流程NavigatorTeacherScrutinizer 损失与优化总结 NTS-Net源码笔记：https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/121260644 综述 论文题目：《Learning
信息量 信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量 \(I(x)\) 可以定义如下： \[I(x) := log(\frac{1}{p(x)}) \]信息熵/熵 表示随机变量不确定性的度量，熵就是用来表
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
目录 前言 一、损失函数 二、KL散度（相对熵） 三、信息论 1.信息量 2 熵 总结 前言 最近上课学习了交叉熵: 但是很不理解为什么要对概率进行-log处理，凭直观的感受1-x也能衡量误差，于是通过学习交叉熵的定义由来，进一步理解 一、损失函数 损失函数能量化所学模型的好坏，
本节主要讲解了信息论里面的一些基础概念。更详细的可以参考（https://zhuanlan.zhihu.com/p/26551798或者https://zhuanlan.zhihu.com/p/36192699或者https://www.zhihu.com/question/304499706/answer/544609335） 1. 熵 熵是很常见的概念，也是决策树里面的基础。它可以衡量事件
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
自编码是一种神经网络形式。 有时，神经网络需要接收大量的输入信息，如输入信息是高清图片，输入信息量可以达到上千万，让神经网络直接从上千万个神经元中学习是一件非常吃力的工作，所以图片压缩以后，提取出原图片最具代表性的信息，压缩输入的信息量，再把缩减后的信息放入神经网络中学
一、sklearn中的降维算法 sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。 SVD和主成分分析PCA都属于矩阵分解算法中的入门算法，都是通过分解特征
引言 今天在逛论文时突然看到信息熵这个名词，我啪的一下就记起来了，很快啊！！这不是我大一第一节信息资源管理概论课讲到的第一个专业名词吗，信息熵我可熟了，章口就来，信息熵是负熵 .......淦，负熵又是啥。好家伙，一整门课的知识都还给老师了，只记得老师给我们大肆推荐的《JinPingMei》......
7.1．信息量：信息源发出的所有消息中该消息出现概率的倒数的对数。信息熵：对信息源X的各符号的自信息量取统计平均。 7.6如图所示：哈夫曼编码最终结果为：X1=1,X2=01,X3=000,X4=001。编码效率为95%。 7.8根据公式，得： 自信息量：I(a)=3,I(b)=0.678,I(c)=3,
ref: https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 总结一下 加深记忆 一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，这是为什么呢？ 交叉熵简介： 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解以
信息熵，KL散度，交叉熵 写在前面 KL散度只是作为距离度量的一种“不完美”的手段，其被提出的出发点不是为了距离度量 信息熵 信息熵是系统信息含量的量化指标。香农描述了信息熵的三个性质： 单调性，且概率越高，信息量越低 非负性 累加性，即多随机事件同时发生的总不确定性的度量应等于
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。根据热力学第二定律，一个孤立系
