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
KL散度（相对熵） \(KL(P||Q)=\sum{p(x)}log\frac{p(x)}{q(x)}\) \(KL(Q||P)=\sum{q(x)}log\frac{q(x)}{p(x)}\) 用来衡量两个分布之间的差异，交叉熵\(-p(x)log(q(x))\)减去信息熵\(-p(x)log(p(x))\) 由于KL散度的非对称性，故更加方便使用的JS散度诞生 JS散度 设\(M=\frac{1}{2}(P+Q)\)
又称为相对熵，是描述两种分布之间差异的一种方法。具有非对称性。分布一致时KL散度为0。在VAE,EM,GAN中都有用到。 相对熵和交叉熵的关系 交叉熵的公式： 相对熵的公式：
题目描述 著名科学家卢斯为了检查学生对进位制的理解，他给出了如下的一张加法表，表中的字母代表数字。 例如： + L K V E L L K V E K K V E KL V V E KL KK E E KL KK KV 其含义为： \(L+L=L\)，\(L+K=K\)，\(L+V=V\)，\(L+E=E\)
1.推荐材料 1.PRML 第十章节 变分推断 2.B站 白板推导 这部分讲解的很详细 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=70 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=71 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=72 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o
两者都可以用来衡量两个概率分布之间的差异性。JS散度是KL散度的一种变体形式。 KL散度：也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性（也可以简单理解成相似性），二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性质：●非负性。即KL散度大于等于零。 ●非对称性。即运算时交换P和Q的位置，
本文从inference问题出发，引出变分推断方法，通过详细的推导和解释讲解了变分推断算法以及其中每个部分的作用，最后介绍了一种最简单的变分推断算法：平均场变分推断。 1. 前言 在贝叶斯体系中，推断(inference)指的是利用已知变量推测未知变量的分布，即我们在已经输入变量\(x\)后，如何获得
目录熵定义KL散度（相对熵）定义交叉熵机器学习与交叉熵 熵定义 \(s(x) = - \sum_iP(x_i)log_bP(x_i)\) 熵的定义表明了一个事件所含有的信息量，上式中\(x_i\)表示一个事件，\(P(x_i)\)表示该事件发生的概率。由定义可知，如果某事件发生概率为1，则它的熵为0。 独立事件的信息量可叠加。 由
1.相对熵,KL散度 \(真实分布p(x),近似分布q(x)对其建模,则分布p(x),q(x)之间的相对熵/KL散度为\) 注意KL\((p||q)\ne\)KL\((q||p)\),相对熵不是一个对称量 \(KL散度可以看做是两个分布p(x)和q(x)之间不相似程度的度量\) 2.KL散度的近似公式 \(对于p(x),可以用q(x|\theta)来近似这
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(B)) \\ =&& -
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
K-L（Kernighan-Lin）算法 原始论文(An efficient heuristic procedure for partitioning graphs) K-L（Kernighan-Lin）算法是一种将已知网络划分为已知大小的两个社区的二分方法，它是一种贪婪算法。 它的主要思想是为网络划分定义了一个函数增益Q。 Q表示的是社区内部的边数与社区之
1. 前言 在深度学习领域，交叉熵（Cross Entropy）常被用作分类问题的损失函数。 为知其所以然，本文将详细讲解交叉熵，熵（Entropy），KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 的基本概念，并分析常用交叉熵作为分类问题损失函数的原因。 2. 交叉熵（Cross Entropy） 设向量
TRPO 算法 (Trust Region Policy Optimization)和PPO 算法 (Proximal Policy Optimization)都属于MM(Minorize-Maximizatio)算法。在本文中，我们将介绍基础的MM算法，并且通过几个步骤推导出TRPO和PPO的目标函数。在我们的强化学习系列课程之中( Reinforcement Learning series
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
为什么softmax 里面要用交叉熵？这个问题之前困扰我挺久的，但这两篇博文完美解答了我的疑惑。 交叉熵、相对熵和负对数似然的理解 - 最大的梦想家的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/268171298 Kullback-Leibler(KL)散度介绍 - 灰灰的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100676922 在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。 让我
1.当驱动层添加完成配置后，通过getevent命令查看底层驱动配置的键值 Seoul_TF:/ $ Seoul_TF:/ $ geteventadd device 1: /dev/input/event2 name: "mtk-tpd"add device 2: /dev/input/event0 name: "ACCDET"add device 3: /dev/input/event1 name: "mtk
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
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PPO abstract PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新，本文章提出了一个新的目标函数，该函数支持多个epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在仅使用一阶优化的情况下，
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
上一篇说到kublet如何启动一个pod，本篇讲述如何关闭一个Pod，引用一段来自官方文档介绍pod的生命周期的话 你使用 kubectl 工具手动删除某个特定的 Pod，而该 Pod 的体面终止限期是默认值（30 秒）。 API 服务器中的 Pod 对象被更新，记录涵盖体面终止限期在内 Pod 的最终死期，超出所计算时间
目录 1. 信息熵2. 相对熵3. 交叉熵4. 交叉熵与softmax 1. 信息熵 熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。信息熵公式如下： H (
