深度学习·理论篇(2023版)·第005篇深度学习和概率论基础02:一篇文章图形化联合熵/条件熵/交叉熵/KL散度/JS散度/互信息之间的关系+最大似然估计(MLE)

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🧡本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合,帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系,这些均是在Pytorch上实现的,可以有效的结合当前各位研究生的研究方向,涉及人工智能的各个领域,是经过一年时间打磨的精品专栏!

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文章目录

  • 1 几种常见的熵
    • 1.0 单变量的熵【熵与不确定性成正比】
    • 1.2 联合熵(joint entropy)
    • 1.5 条件熵(conditional entropy)
      • 1.5.1 条件熵的另一种计算方式

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