首先先強烈推薦一篇外文博客Visual Information Theory這個博客的博主colah是個著名的計算機知識科普達人，以前很是著名的那篇LSTM講解的文章也是他寫的。這篇文章詳細講解了信息論中許多基本概念的前因后果，并且很是的直觀用了大量的圖片，和形象化的解釋。git

信息量

信息量用一個信息所須要的編碼長度來定義,而一個信息的編碼長度跟其出現的幾率呈負相關,由于一個短編碼的代價也是巨大的,由于會放棄全部以其為前綴的編碼方式,好比字母”a”用單一個0做為編碼的話,那么為了不歧義,就不能有其余任何0開頭的編碼詞了.因此一個詞出現的越頻繁,則其編碼方式也就越短,同時付出的代價也大.

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I=log2(1p(x))=?log2(p(x))

信息熵

而信息熵則表明一個分布的信息量,或者編碼的平均長度

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H(p)=∑xp(x)log2(1p(x))=?∑xp(x)log2(p(x))

即信息量的均值

交叉熵 cross-entropy

交叉熵本質上能夠當作,用一個猜想的分布的編碼方式去編碼其真實的分布,獲得的平均編碼長度或者信息量

機器學習

Hp(q)=∑xq(x)log2(1p(x))

如上面的式子,用猜的的p分布,去編碼本來真是為q的分布,獲得的信息量

交叉熵 cross-entropy在機器學習領域的做用

交叉熵cross-entropy在機器學習領域中常常做為最后的損失函數

為何要用cross-entropy呢，他本質上至關于衡量兩個編碼方式之間的差值，由于只有當猜想的分布約接近于真實分布，則其值越小。

好比根據本身模型獲得的A的幾率是80%，獲得B的幾率是20%，真實的分布是應該獲得A，則意味著獲得A的幾率是100%，因此

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L=?∑iyilog(p(xi))+(1?yi)log(1?p(xi))

在LR中用cross-entry比平方偏差方法好在：

在LR中，若是用平方損失函數，則損失函數是一個非凸的，而用cross-entropy的話就是一個凸函數

用cross-entropy作LR求導的話，獲得的導數公式以下

?L?θj=?∑i(yi?p(xi))xij

而用平方損失函數的話，其求導結果為

?L?θj=?∑i(yi?p(xi))p′(xi)

平方損失函數中會出現p′(xi)而sigmoid函數的導數會出現梯度消失的問題【一些人稱之為飽和現象】

KL散度

KL散度/距離是衡量兩個分布的距離,KL距離通常用D(q||p)或者Dq(p)稱之為q對p的相對熵函數

Dq(p)=Hq(p)?H(p)=∑xq(x)log2(q(x)p(x))

KL散度與cross-entropy的關系

用圖像形象化的表示兩者之間的關系能夠以下圖：

上面是q所含的信息量/平均編碼長度H(p)

第二行是cross-entropy，即用q來編碼p所含的信息量/平均編碼長度|或者稱之為q對p的cross-entropy

第三行是上面二者之間的差值即為q對p的KL距離post

非負性證實

根據上圖顯然其為非負的，可是怎么去證實呢，仍是利用琴生不等式

學習

Dq(p)=∑xq(x)log2(q(x)p(x))

=?∑xq(x)log2(p(x)q(x))

=?E(log2(p(x)q(x)))

≥log2E(p(x)q(x))

=log2∑xq(x)(p(x)q(x))

=log2∑xp(x)

由于

∑xp(x)=1

因此上式

Dq(p)≥0

非負性證實完成

聯合信息熵和條件信息熵

下面幾條咱們要說的是聯合分布中(即同一個分布中)的兩個變量相互影響的關系，上面說的KL和cross-entropy是兩個不一樣分布之間的距離度量【我的理解是KL距離是對于同一個隨機事件的不一樣分布度量之間的距離，因此是1.同一隨機事件*2.不一樣分布*】。

編碼

聯合信息熵：

atom

H(X,Y)=∑x,yp(x,y)log2(1p(x,y))

條件信息熵：

H(X|Y)=∑yp(y)∑xp(x|y)log2(1p(x|y))

=∑x,yp(x,y)log2(1p(x|y))

舉個例子，更容易理解一些，好比天氣是晴天仍是陰天，和我穿短袖仍是長袖這兩個事件其能夠組成聯合幾率分布

H(X,Y)

因此對應著上面的第一條，而對于

H(x)

來講就是下面第二橫行，由于兩個時間加起來的信息量確定是大于單一一個事件的信息量的。像

H(x)

對應著今每天氣分布的信息量。

而今每天氣和我今天穿衣服這兩個隨機幾率事件并非獨立分布的，因此若是已知今每天氣的狀況下，個人穿衣的信息量/不肯定程度是減小了的。

因此當已知

H(x)

這個信息量的時候，聯合分布

H(X,Y)

剩余的信息量就是

條件熵：

H(Y|X)=H(X,Y)?H(X)

根據上面那個圖，也能夠通俗的理解為已知X的狀況下，H(X,Y)剩余的信息量

互信息(信息增益)

互信息就是一個聯合分布中的兩個信息的糾纏程度/或者叫相互影響那部分的信息量

I(X,Y)=H(X)+H(Y)?H(X,Y)

I(X,Y)=H(Y)?H(Y|X)

決策樹中的信息增益就是互信息，決策樹是采用的上面第二種計算方法，即把分類的不一樣結果當作不一樣隨機事件Y，而后把當前選擇的特征當作X，則信息增益就是當前Y的信息熵減去已知X狀況下的信息熵。

經過下圖的刻畫更為直觀一些

以上圖能夠清楚的看到互信息I(X,Y)的不一樣求法

這里還有另一個量叫variation of information【不知道中文名叫啥】

V(X,Y)=H(X,Y)?I(X,Y)

Variation of information度量了不一樣隨機變量之間的差異，若是

V(X,Y)=0

說明這兩個變量是徹底一致的，其約大說明兩個變量越獨立。

這里再注意一下Variation of information和KL距離的差異：

Variation of information是聯合分布中(即

同一個分布中)的兩個變量相互影響的關系

KL和cross-entropy是

兩個不一樣分布之間的距離度量

非負性證實

I(X,Y)=H(X)+H(Y)?H(X,Y)

=?∑x,yp(x,y)(log(p(x))+log(p(y))?log(p(x,y)))

=?∑x,yp(x,y)(log(p(x)p(y)p(x,y)))

=D(P(X,Y)||P(X)P(Y))

即互信息能夠轉化成兩個分布

P(X,Y)

和

P(X)P(Y)

之間的KL距離，而KL距離的非負性在上面已經被證實過了，因此

I(X,Y)≥0

總結

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