交叉熵概念
熵 信息量 機率可能性的投影空間大小，單位比特。記隨機離散變量的分佈列與信息量I爲： [ x 0 x 1 . . . x n p 0 p 1 . . . p n ] I ( x i ) = − l o g ( p ( x i ) ) \begin{alignedat}a &\begin{bmatrix} x_0 & x_1 & ... &x_n\\ p_0 & p_1 & ... &p_n \en
相關文章
- 1. 交叉熵基本概念
- 2. 交叉熵(cross entropy)概念整理
- 3. 交叉熵與softmax的概念
- 4. 熵、交叉熵、交叉熵方法
- 5. 信息熵，聯合熵，交叉熵，相對熵的概念與區別
- 6. 熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵損失函數的通俗介紹
- 7. 交叉熵
- 8. 信息熵、熵、相對熵、交叉熵
- 9. 理解熵和交叉熵
- 10. 交叉熵和信息熵
- 更多相關文章...
- • 數據庫是什麼？數據庫的概念 - MySQL教程
- • C# 交錯數組 - C#教程
- • Java Agent入門實戰（二）-Instrumentation源碼概述
- • 算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 交叉熵基本概念
- 2. 交叉熵(cross entropy)概念整理
- 3. 交叉熵與softmax的概念
- 4. 熵、交叉熵、交叉熵方法
- 5. 信息熵，聯合熵，交叉熵，相對熵的概念與區別
- 6. 熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵損失函數的通俗介紹
- 7. 交叉熵
- 8. 信息熵、熵、相對熵、交叉熵
- 9. 理解熵和交叉熵
- 10. 交叉熵和信息熵