交叉熵定义_交叉熵算法

交叉熵代价函数(cross-entropy cost function) 1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数(即采用均方误差MSE),比如对于一个神经元(单输入单输出,sigmoid函数),定义其

巧的是,训练数据的分布A是给定的。那么根据我们在第四部分说的,因为A固定不变,那么求 等价于求 ,也就是A与B的交叉熵。得证,交叉熵可以用于计算“学习模型的分布”与“

由于交叉熵函数的取值和我们期望的误差的取值是一致的,因此可以用交叉熵函数作为一个损失函数,而针对整个样本集来说,则可以定义加总形式的交叉熵函数作为成本函数。

简介：语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度(perplexity)来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从

交叉熵容易跟相对熵搞混,二者联系紧密,但又有所区别。假设有两个分布 ,则它们在给定样本集上的交叉熵定义如下: 可以看出,交叉熵与上一节定义的相对熵仅相差了 已知时,可

由信息熵(information entropy,与压缩比率有关)变化而来,然后被用到很多地方,包括通信,纠错码,博弈论和机器学习等。交叉熵与信息熵的关系请见: a href=“”, target= _blank 机

在对符号进行编码时,如果假设了其他的概率\(q_{i}\)而非真实概率\(p_{i}\),则对每个符号所需的编码的长度就会更大.这正是交叉熵所发挥作用的时候.他允许用户以另外一种次优

可以看出,交叉熵与上一节定义的相对熵仅相差了H(p),当p已知时,可以把H(p)看做一个常数,此时交叉熵与KL距离在行为上是等价的,都反映了分布p,q的相似程度。最小化交叉熵

我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉,大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的?为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值?上面的交叉熵函数是否有

交叉熵是一种万能的Monte-Carlo技术,常用于稀有事件的仿真建模、多峰函数的最优化问题。交叉熵技术已用于解决经典的旅行商问题、背包问题、最短路问题、最大割问题等

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为什么逻辑回归的损失函数叫做交叉熵呢?

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