简介信息熵、交叉熵和KL散度 / 开普饭

本文想要用尽量通俗的语言介绍熵到底是什么.为了更加全面,我们将分别从熵的热力学定义,熵的统计力学定义(玻尔兹曼熵,吉布斯熵)和熵的信息学定义(香农熵,冯·诺依曼熵)来介绍,并揭示这些定义的相互联系. ...

熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度.在信息论里面,熵是对不确定性的测量.但是在信息世界,熵越高,则能传输越多的信息,熵越低,则意味着传输的信息越少.在1948年,克劳德·艾尔伍 ...

中科院物理所中科院物理所官方账号.爱上物理,改变世界.1小时前有了这位孤独的天才的突破性工作,如今的信息时代才成为了可能 01 香农其人科学寻求自然的基本定律,数学则在旧基础上构造新的定理,而工 ...

交叉熵(也称为对数损失)是分类问题中最常用的损失函数之一.但是,由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性,我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题.所以,在这篇文章中,让我们看 ...

DL之SoftmaxWithLoss:SoftmaxWithLoss算法(Softmax函数+交叉熵误差)简介.使用方法.应用案例之详细攻略SoftmaxWithLoss算法简介softmax 函数称 ...

分类是机器学习中最简单,最常见的任务之一. 例如,在计算机视觉中,您希望能够微调普通卷积神经网络(CNN)的最后一层,以将样本正确分类为某些类别(类). 但是,有几种根本不同的方法可以实现这一目标. ...

7 往期视频 softmax loss和交叉熵有什么关系? 想必大家也都听过熵这个概念,也都知道softmax以及softmax loss这个概念,那么它们两个有什么区别和联系呢? 作者/编辑言有三 ...

TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练.评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证) 输出结果第 0 accuracy 0.125 第 20 accuracy ...

一.概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值 2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) ...

欢迎来到专栏<GAN的优化>,这是第二期.在这个专栏中,我们会讲述GAN的相关背景.基本原理.优化等相关理论,尤其是侧重于GAN目标函数的优化.小米粥和有三将带领大家从零学起,深入探究GA ...

关于度量:秦始皇统一六国,统一度量衡,但是通过中医的学习会发现度量衡还是很混乱,半斤八两,那么一两是多少呢?还有论钱论厘的,有的说一小勺,有的说一小杯,有的说一小碗,你怎么弄?我这里整理了一个关于中药 ...

简介信息熵、交叉熵和KL散度