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概率论熵函数 |
熵是什么的函数,熵的变化只取决于什么
熵是状态函数,反应前后熵的差值称为熵变,△S。 熵的变化只与反应的初态和终态以及反应如何进行有关。熵首先被定义为热力学中的函数,是由普朗克来华讲学时引入的。 英文单词是"entropy",一个中文词汇
熵是用来描述系统无序程度的物理量。 在热力学中,熵一般用符号S表示,它是能量测量单位(J/K),可以理解为系统可逆过程的测量。 如果系统的熵增加了,就表明了它的无序程度。你说这是自然的还是不自然的。我们能用概率来表达这个熵吗? 事实上,答案是显而易见的。熵主要是概率的函数。我们可以首先假设熵可以用以下形式表示:h(x)=f(p(x)
若熵函数满足:1)是连续概率函数(2)当源符号等概率时,是n(源符号个数)的增函数(H(X)=log2n);(3)可加性(H(XY)=H(X)+H(Y|X)=H(Y)+ H(X|Y))那么,熵函数的表示是唯一的,2.交叉熵(Cross-Entropy)2.1交叉熵损失函数? 二元分类交叉熵? 任何熟悉机器学习的人都知道交叉熵用作分类模型中的损失函数,并且他们必须熟悉AndrewNg的机器学习视频中猫分类器使用的二元交叉熵。
1.为什么"最大似然估计"也叫"交叉熵"?上一篇文章《"损失函数"是如何设计的?》我们已经介绍了损失函数是什么以及它在机器学习中的作用。首先,它告诉我们dQrev的积分与路径无关,所以它是一个适当的微分,它的积分是状态函数(所谓状态函数是一个其值与状态仅相关的函数,并且具有与达到这个状态的路径无关。),我们定义这个状态函数为熵
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标签: 熵的变化只取决于什么
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