什么熵

信息量

  • 定義

    概率越低信息量越大

    概率越高信息量越低

  • 公式

    I_{(px)}=-log(px)


    例如

    事件 概率 信息量
    電腦炸了 0.1 -log(0.1)=2.3
    電腦無法開機(jī) 0.2 -log(0.2)=1.61
    電腦開機(jī) 0.7 -log(0.9)=0.36

  • 定義

    是指所有信息量的期望值

  • 公式

    H_{(x)}=-\sum_{i=1}^nP(x_i)log(P(x_i))


P(x_i)為概率,-logP(x_i)為信息量

相對熵(KL離散度)

  • 公式

    D_{(KL)(p||q)}=\sum_{i=1}^np(x_i)log( \frac {p(x_i) }{q(x_i)} )


    n為所有可能滚局,D_{(KL)}\downarrow 則q分布和p分布越接近

交叉熵

  • 推導(dǎo)公式

? D_{KL}(p||q)=\sum_{i=1}^np(x_i)log(p(x_i))-\sum_{i=1}^np(x_i)log(q(x_i))

? = -H_{(x)}-\sum_{i=1}^np(x_i)log(q(x_i))

? 由(D_{KL})\downarrow\Rightarrow0 可以得出 H_{(x)}=-\sum_{i=1}^np(x_i)log(q(x_i))

  • 公式

    ? H_{(pq)}=-\sum_{i=1}^np(x_i)log(q(x_i))


    ? H_{(pq)}為交叉熵

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