其实这里数学已经比较重了,老师为了缓解大家的焦虑,上了一个Roadmap(但我真心觉得可能大部分人并不想回忆起概率论知识):
由此,我们看看两个随机变量的联合熵:
当然,其另外一个写法就是:
作为对比及拓展:
有了联合熵,下一步就是相对熵:
应用链式法则:
这背后就是概率论中的链式法则。因为之前说过,随机变量本身不重要,重要的是分布,那么链式法则也可以写作:
对应地,也有如下推导:
链式法则的韦恩图表示:
其实这里数学已经比较重了,老师为了缓解大家的焦虑,上了一个Roadmap(但我真心觉得可能大部分人并不想回忆起概率论知识):
由此,我们看看两个随机变量的联合熵:
当然,其另外一个写法就是:
作为对比及拓展:
有了联合熵,下一步就是相对熵:
应用链式法则:
这背后就是概率论中的链式法则。因为之前说过,随机变量本身不重要,重要的是分布,那么链式法则也可以写作:
对应地,也有如下推导:
链式法则的韦恩图表示:
本文标题:熵、相对熵和互信息(续) —— 读《信息论基础》(四)
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