期望就是所有随机变量的均值。E(X)=X1*P（X1）+X2*P（X2）+X3*P（X3）熵：熵表示所有信息量的期望。信息量如何计算呢？概率值取Log，然后加个负号，就是信息量 I(X0)=-log（P（X0））I(X0)代表信息熵公式理解：概率越小，信息越大，概率越大，信息越小。与正常思考反着来，因为概率大，所以这条信息重要性越小，因为都知道。
写在前面：要学习深度学习，就不可避免要学习Tensorflow框架。初了解Tensorflow的基础知识，看到众多API，觉得无从下手。但是到了阅读完整项目代码的阶段，通过一个完整的项目逻辑，就会让我们看到的不只是API，而是API背后，与理论研究相对应的道理。除了Tens orflow中文社区的教程，最近一周主要在阅读DCGAN的代码（Github:https://github.com/carp
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2023-12-21 11:41:05
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关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日
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2023-08-21 02:33:12
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信息论交叉熵是信息论中的一个概念下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。1. 信息量假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下：横轴：; 纵轴： 【（横轴代表事件发生的概率，范围[0,1]，所以上面的信息量与图像只取下图中的粉色段）】事件x发生的概率越大，其包含的信息量越少 2. 熵计算方法
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2024-05-29 08:01:07
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sigmoid 函数结合交叉熵反向传播推导
sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\
{\sigma \prime (x)} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))
\end{align*}
\]令 \(z=w \cdot x\), 逻
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2023-07-03 20:31:46
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K-Means 是一种最经典和常用的聚类方法。它通过多轮迭代的方式不断更新不同类样本的中心，计算样本到每个中心的距离，然后更新样本所属的类。最终能够把样本划分到 K 个类中。本案例中，我们首先使用 Python 实现 K-Means 算法，基于一份随机数据集，使用
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2024-07-01 19:59:05
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cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。根据源码分析，输入主要包括两部分，一个是input，是维度为（batch_size，class）的矩阵，class表示分类的数量，这个就表示模型输出的预测结果；另一个是target，是维度为（batch_size）的一维向量，表示每个样本
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2023-08-29 07:27:51
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之前虽然使用过cross-entropy函数，但是并不知道它代表的实际意义，只是知道的其能够进行loss计算，这次从其根源的意义做一个总结，来加深对cross-entropy的理解；一、熵对于交叉熵，我们首先要直到熵神马意思；熵的意义是一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。对于事件A，越难发生，发生的概率越小，包含的信息量就越大； 例如，中国队世界杯夺冠，巴西队世界杯夺冠，肯定前者包含的信息
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2024-06-13 18:36:59
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在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion=nn.CrossEntropyLoss()
loss=criterion(input,target)实现方式2:#对输出值进行计算softmax，并取对数,而这个output是需要在神经网络模型的
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2023-06-20 17:24:04
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交叉熵损失函数是机器学习中一个常见的损失函数，用来衡量目标与预测值之间的差距，看着公式能感觉到确实有种在衡量差距的感觉，但是又说不出为什么有这种作用。下面从信息量-信息熵-交叉熵的步骤来看交叉熵公式的意义。信息量信息量是我们能获得未知信息的多少，比如我说周杰伦某天开演唱会，这件事信息量就很小，因为演唱会哪天开已经公布了，这件事发生的概率很大，不用我说你也知道。但是我如果说周杰伦出轨了，这件事的信息
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2024-08-14 09:38:04
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eep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但
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2023-08-22 12:08:30
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交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之...
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2020-01-12 15:27:00
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# 条件熵与交叉熵的科普及其在Python中的实现
在信息论和机器学习中，条件熵和交叉熵是两个非常重要的概念。它们在评估概率分布之间的差异时，发挥着关键作用，尤其是在分类任务中。本文将介绍这两个概念，并提供相应的Python代码示例，帮助大家理解它们的应用。
## 条件熵
条件熵是指在已知随机变量 \(Y\) 的情况下，随机变量 \(X\) 的不确定性。可以用以下公式表示：
\[
H(X|
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 −log(yt|yp)=−(ytlog(yp)+(1−yt)log(1−yp))
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2023-08-24 12:15:21
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损失函数引言BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss总结参考 引言这里主要讲述pytorch中的几种交叉熵损失类，熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。公式为：在pytorch中，损失可以通过函数或者类来计算，这里BCELoss、BCEWithLogits
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2023-08-20 17:10:31
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# Python交叉熵求导教程
## 介绍
在机器学习和深度学习中，交叉熵是一个常用的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。在求解交叉熵损失函数的过程中，需要对其进行求导操作，以更新模型参数。本文将教你如何使用Python计算交叉熵的导数。
## 流程概述
在计算交叉熵的导数之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的流程图，展示了计算交叉熵导数的步骤。
```mermai
原创
2023-10-16 03:43:18
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# Python实现交叉熵
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Python实现交叉熵。交叉熵是一种衡量两个概率分布差异的方法，在机器学习和深度学习中被广泛使用。以下是实现交叉熵的步骤和代码示例。
## 步骤流程
以下是实现交叉熵的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义真实标签和预测标签 |
| 3 |
原创
2024-07-18 04:28:59
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# 实现广义交叉熵的 Python 教程
广义交叉熵（Generalized Cross Entropy）是一种常用于多类别分类任务的损失函数。在机器学习和深度学习中，了解如何实现这一功能是非常重要的。接下来，我将为你详细介绍如何在 Python 中实现广义交叉熵，包括整个流程及代码示例。以下是实现广义交叉熵的步骤：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-19 04:46:45
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# 用Python计算交叉熵
## 什么是交叉熵
交叉熵（Cross-entropy）是信息理论中的一个重要概念，主要用于衡量两个概率分布之间的差异性。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常作为损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
交叉熵的定义如下：
表示真实的概率分布，q(x)表示模型的预测概率分布。
## 交叉熵的计算
在Python中，我们可以使
原创
2023-07-24 01:12:08
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记录一下自己的笔记。1.信息熵首先是信息量的定义，根据信息论原理得出。。 这里一开始就给出了负号，保证 I(x)>=0.信息熵就是信息量的数学期望。2.KL散度（相对熵）中间还有一个条件熵，略过了。。 这里对应就是我们机器学习中的P(X)真实分布，Q(X)预测分布。 从式中得知，KL越少就是表示两个分布越接近。 在机器学习中，我们的目的就是将Q(x)无限接近P(x). 其中Dkl可以证明是非
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2024-10-17 11:10:01
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