相对熵考察两个信息(分布)之间的不相似性: 所谓相对,自然在两个随机变量之间。又称互熵,Kullback–Leibler divergence(K-L 散度)等。设p(x)和q(x)是X取值的两个概率分布,则p对q的相对熵为: 在一定程度上,熵可以度量两个随机变量的距离。KL 散度是两个概率分布 P 和 Q 差别的非对称性的度量。KL 散度是...
互熵 释义 cross entropy [数]互熵;[计]交叉熵; 行业词典 数学 cross entropy 电子学 cross entropy
信息论中熵的定义 KL散度的定义 性质 KL散度是用来衡量两个概率分布相似度的指标,是经典损失函数,通常被广泛地用于聚类分析与参数估计等机器学习任务中。(参考) 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。灰灰:Kullback-Leibler(...
互熵专业释义 <机械> relative entropy <数学> cross entropy <科技> cross-entropy词条提问 欢迎你对此术语进行提问>> 行业词表 石油纺织轻工业造纸采矿信息学农业冶金化学医学医药地理地质外贸建筑心理学数学机械核能汽车海事消防物理生物学电力电子金融财会证券法律管理经贸人名药名解剖学胚胎学生理学药学遗传学中医印刷...
互熵2) fuzzy mutual entropy 模糊互熵 1. Most of existing fuzzy information entropy definitions are reviewed before fuzzy mutual entropy and information transmission index are introduced for the first time. 在回顾了大多数模糊性的信息熵度量定义之后 ,首次定义了模糊互熵和信息传输指数等新概念 。
虽然分类误差相同,这两个互熵误差存在这区别,第二个小于第一个。 其实MSE(mean squared error),或者说 L2 距离,也是不错的。第一个神经网络误差为(0.54+0.54+1.34)/3=0.81(0.54+0.54+1.34)/3=0.81,第二个网络神经网络误差为(0.14+0.14+0.74)/3=0.34(0.14+0.14+0.74)/3=0.34。然而 MSE 过分强调那些 ...
根据计算公式,我们可以得到该骰子的熵为log2(6)≈2.58。 香农熵的计算过程可以理解为对每个可能取值的概率乘以该取值的信息量,并对所有情况求和。熵越高,表示随机变量的不确定性越大。 二、互信息 互信息是用于度量两个随机变量之间相关性的概念。假设有两个离散型随机变量X和Y,它们的联合概率分布为p(x, y),...
互熵法是一門用來解決組合最佳化問題和模擬稀有事件的新方法。然而,使用互熵法來解決問題時,有時會發生區域極值(local extreme)的問題,而這個問題是不可避免。在本論文,我們將探討發生區域極值問題的原因,並且提出如何去避免發生此問題的方法。 The performance of computer and communication system is often ...
本发明公开了一种基于广义互熵的改进差分进化算法估计多径参数的方法,属于信号处理领域。其主要是将多径参数估计问题转换为有约束条件的优化问题后,利用广义互熵设计目标函数,利用先验知识约束多径参数范围,最后运用一种改进的差分进化(DE)算法迭代估计多径参数。所采用的改进的DE算法是一种等级约束DE算法,该算法基于个体...