entropy機器學習
2022年5月26日 — 但是真正進行機器學習的時候，我們不會拿模型分類結果的錯誤率( error ... 這裡介紹交叉熵(cross-entropy)之前，我們需要了解熵(Entropy)是什麼。 ,2018年3月30日 — 資訊熵(Shannon entropy). 在資訊理論中，熵是指接收的每條消息中包含的資訊的平均量，為不確定性的量度，越隨機的信源熵越大，又被稱為資訊熵、信源 ...
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 entropy機器學習 相關參考資料
[ML] 機器學習基礎指標：Maximum Likelihood Estimation、 ...
2023年11月23日 — [ML] 機器學習基礎指標：Maximum Likelihood Estimation、Softmax、Entropy、KL Divergence · 對數似然（Log Likelihood）與最大似然估計（Maximum ... https://hackmd.io 【QA】Cross entropy 作為損失函數帶來哪些好處？
2022年5月26日 — 但是真正進行機器學習的時候，我們不會拿模型分類結果的錯誤率( error ... 這裡介紹交叉熵(cross-entropy)之前，我們需要了解熵(Entropy)是什麼。 https://www.cupoy.com 機器學習筆記(三) - 資訊熵
2018年3月30日 — 資訊熵(Shannon entropy). 在資訊理論中，熵是指接收的每條消息中包含的資訊的平均量，為不確定性的量度，越隨機的信源熵越大，又被稱為資訊熵、信源 ... http://takenoteyourself.blogsp 剖析深度學習(2)：你知道Cross Entropy和KL Divergence ...
2020年2月25日 — 在深度學習裡面，尤其是分類問題，常常會用到Cross Entropy，教學上通常會從Maximum Likelihood推導而來，但是Cross Entropy其實具有更廣義的涵義， ... https://ycc.idv.tw 從計算機編碼的角度看Entropy
實際上從ML/DL的角度來看，Cross Entropy Loss的概念就是，今天有一個資料真正的機率分布以及透過model學習出來的分布，我們希望這兩個機率分布越接近越好。 延伸討論: ... https://hackmd.io 機器學習動手做Lesson 10 — 到底Cross Entropy Loss
2021年8月12日 — 1、Entropy告訴我們要表示一個隨機變數的分佈p(x)，需要多少資源。 · 2、Relative Entropy告訴我們用一個表示p(x)的方法，需要額外多少資源，才能表示q(x) ... https://flag-editors.medium.co 機器學習(10)--訊息量、資訊熵(Information Entropy)
2018年1月26日 — 在資訊可能有N種情況時，當N一定，那麼其中所有情況的機率相等時資訊熵是最大的。而如果有一種情況的機率比其他情況的機率都大很多，那麼資訊熵就會越小。 https://arbu00.blogspot.com 關於深度學習中的Loss Function(Entropy - Roger Yong
2021年3月31日 — ... Entropy，他可以量化整個機率分布中不確定性的程度，簡單來說就是對單一事件的Information取期望值: 在機器學習中，我們通常使用自然對數e當作底 ... https://roger010620.medium.com 用白話文談數學公式- 熵(entropy) - MyApollo
2021年6月12日 — Claude Shannon 於Information Theory 研究中提出熵(entropy)的概念，可以說是影響後續機器學習(machine learning)發展相當重要的概念。 https://myapollo.com.tw |