老遇到交叉熵作为损失函数的情况,于是总结一下 KL散度 交叉熵从KL散度(相对熵)中引出,KL散度(Kullbac...
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最大似然 交叉熵 KL散度 相对熵 Information bottleneck
一直以为KL散度是什么新奇玩意，但是其实还是旧瓶装新酒 机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵_冉茂松...
一、自信息 信息是一个很抽象的概念，如何衡量一句话或一篇文章的信息量是一个比较难的问题。有时候，人们会说一条新闻信...
决策树问题 1）各种熵的计算熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相对熵） 熵用于衡量不确定性，所以均分的时候熵最...
香农熵 熵考察（香农熵）的是单个的信息（分布）的期望：反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵...
知识点理解： 信息量->熵->相对熵（KL散度）->交叉熵->分类的loss 信息量：I(x0)=−log(p(x...
KL散度 KL散度又称相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。在经典境况下，...
前言 学习决策树时会接触到一些信息熵,条件熵和信息增益的知识,此外还有互信息,相对熵,交叉熵和互信息,KL散度等等...
本文标题：交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离
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