聯合熵是一集變數之間不確定性的衡量手段。
基本介紹
- 中文名:聯合熵
- 外文名:Joint entropy
- 學科:物理

聯合熵是一集變數之間不確定性的衡量手段。
聯合熵是一集變數之間不確定性的衡量手段。定義兩個變數 和 的聯合信息熵定義為: 其中 和 是 和 的特定值,相應地, 是這些值一起出現的聯合機率, 若為0,則定義為0。對於兩個以上的變數,該式的一般形式為:其中是 的特定...
熵的強可加性(strong additivity of entropy)熵的一種性質.聯合熵等於前一個符號出現的熵加上前一個符號已知時後一個符號出現的條件熵,即 H(XY)=H(X)+H(Y|X)=H(Y)+H(X|Y)稱該性質為熵的強可加性.當前後符號無依賴關係時,該性質即變為熵的可加性,即 H(X,Y) = H(X)+H(Y).
條件熵 條件熵 H(X|Y) 表示在已知隨機變數Y的條件下,隨機變數 X 的不確定性。定義 𝐻(X|Y)定義為在給定條件 𝑌 下,X 的條件機率分布的熵對 Y 的數學期望:性質 條件熵𝐻(X|Y)相當於聯合熵𝐻(𝑋,𝑌)減去單獨的熵𝐻(Y),即 𝐻(X|Y)=𝐻(𝑋,𝑌)−𝐻(Y)
期望值和方差分別是: 偏度是:峰度是:或: 階矩是:其中 表示下降階乘冪。k階矩還可以遞歸地表示為: 另外, 給定兩個Β分布隨機變數, X ~ Beta(α, β) and Y ~ Beta(α', β'), X的微分熵為:其中 表示雙伽瑪函式。聯合熵為:其KL散度為:
2.2.2聯合熵與條件熵 2.2.3 相對熵 2.2.4 各類熵之間的關係 2.3 信息熵的基本性質 2.3.1 凸函式及其性質 2.3.2熵的基本性質 2.3.3熵函式 2.3.4 有根機率樹與熵的計算 2.4 平均互信息 2.4.1 平均互信息的定義 2.4.2 平均互信息的性質 2.4.3 平均條件互信息 本章小結 思考題 習...
1.2.2 聯合熵 1.2.3 條件熵 1.2.4 互信息 1.2.5 冗餘度 1.2.6 密鑰含糊度和唯一解距離 1.3 計算複雜度 1.3.1 算法的複雜性 1.3.2 確定性圖靈機 1.3.3 判決問題和語言 1.4 代數學和數論 1.4.1 群 1.4.2環 1.4.3 域 1.5 數論 1.5.1整數的唯一分解定理 1.5.2...
3.1.2 聯合熵、條件熵、平均互信息 3.2 保密系統的數學模型 3.3 完善保密性 3.4 冗餘度、唯一解距離 3.5 乘積密碼體制 小結 擴展閱讀建議 第4章 序列密碼 4.1 序列密碼的基本原理 4.1.1 序列密碼的核心問題 4.1.2 序列密碼的一般模型 4.1.3 偽隨機序列的要求 4.2 密鑰流生成器 4.2.1 密鑰...
在描述原始數據的冗餘時,信源信息率為平均每個符號的熵。對於無記憶信源,這僅是每個符號的熵;而對於一個隨機過程的最普遍形式為前n個符號的聯合熵除以n之後,隨著n趨於無窮時的極限 在資訊理論中經常提及一種語言的“熵率”或者“信息熵”。當信源是英文散文時這是正確的。由於無記憶信源的訊息之間沒有相互依賴性...
7.1 熵 7.1.1 熵的概念 7.1.2 聯合熵 7.1.3 條件熵 7.1.4 互信息 7.1.5 熵的性質 7.1.6 熵在機器學習中的套用 7.2 交叉熵與損失函式 7.2.1 交叉熵的定義 7.2.2 交叉熵的性質 7.2.3 機率分布推斷 7.2.4 交叉熵損失函式 7.3 KL散度 7.3.1 KL散度的定義 7.3.2...
第1章 緒論 1.1 基本概念 1.1.1 信息的含義 1.1.2 信息的表達 1.1.3 信息的處理 1.2 資訊理論概覽 1.2.1 Shannon與資訊理論 1.2.2 通信系統的數學模型 本章小結 習題 第2章 離散信息的度量 2.1 基本概念 2.1.1 離散熵的定義 2.1.2 聯合熵與條件熵 2.1.3 相對熵與互信息 ...
1.2 資訊理論的研究對象、目的和內容 第2章 信息的度量 2.1 自信息和互信息 2.1.1 自信息 2.1.2 互信息 2.2 平均自信息 2.2.1 平均自信息的概念 2.2.2 熵函式的性質 2.2.3 聯合熵與條件熵 2.3 平均互信息 2.3.1 平均互信息的概念 2.3.2 平均互信息的性質 2.3.3 數據處理定理 ...
2.1 離散信源的信息熵 2.1.1 信源模型 2.1.2 自信息 2.1.3 信息熵 2.1.4 聯合熵與條件熵 2.2 熵的基本性質 2.3 信源的剩餘度 本章小結 習題二 綜合拓展題 相關小知識——熵的由來 第3章 離散信道 3.1 信道疑義度與平均互信息 3.1.1 信道模型 3.1.2 信道疑義度 3.1.3 平均互信息及其...
2.3.1平均自信息量(熵)2.3.2熵函式的數學特性 2.3.3條件熵 2.3.4聯合熵 2.3.5各種熵的性質 2.3.6加權熵 2.4離散集的平均互信息量 2.4.1平均條件互信息量 2.4.2平均互信息量 2.4.3平均互信息量的性質 2.5連續隨機變數的互信息和相對熵 2.5.1連續隨機變數的互信息 2.5.2連續隨機變數...
14.2.2 信息熵 14.2.3 平均梯度 14.2.4 邊緣保持度客觀評價指標 14.3 基於參考圖像的評價方法 14.3.1 聯合熵 14.3.2 互動信息量 14.3.3 空間頻率 14.3.4 偏差度 14.3.5 對比度 14.3.6 相關係數 14.4 基於結構相似度的評價方法 14.5 基於視覺特性的評價方法 14.5.1 基於視覺感知的評價...
2.2.1 熵 2.2.2 聯合熵和條件熵 2.2.3 互信息 2.2.4 相對熵 2.2.5 交叉熵 2.2.6 困惑度 2.2.7 噪聲信道模型 2.3 支持向量機 2.3.1 線性分類 2.3.2 線性不可分 2.3.3 構造核函式 第3章 形式語言與自動機 3.1 基本概念 3.1.1 圖 3.1.2 樹 3.1.3 字元串 3.2 形式語言...
3.2 聯合信源 3.2.1 聯合熵與條件熵 3.2.2 基本途徑之二——對獨立分量進行編碼 3.3 隨機序列 3.3.1 極限熵 3.3.2 基本途徑之三——利用條件機率 3.3.3 基本途徑之四——利用聯合機率 3.3.4 基本途徑之五——對平穩子信源進行編碼 3.4 率失真理論 3.4.1 率失真函式的基本含義 3.4.2 ...
第2章信息與熵 2.1信源熵 2.2聯合熵與條件熵 2.3熵函式的唯一性 2.4熵函式的性質 2.5連續型隨機變數的熵 2.6意義信息和加權熵 2.7Renyi熵與Tsallis熵 習題 第3章互信息 3.1平均互信息 3.1.1事件的互信息 3.1.2多隨機變數下條件互信息與聯合事件的互信息 3.1.3平均互信息 3.2互信息與其他熵...
2.2.1 自信息和熵 12 2.2.2 聯合熵和條件熵 13 2.2.3 互信息、相對熵和交叉熵 14 2.2.4 困惑度 14 2.2.5 噪聲信道模型 15 2.3 深度學習的數學基礎 16 2.3.1 *大似然估計 16 2.3.2 梯度分析 17 2.3.3 梯度下降法 19 2.3.4 梯度消失和梯度爆炸 19 2.4 本章小結 21 習題2 21 ...
第2章 系統熵 2.1 資訊理論的原理 2.1.1 熵 2.1.2 聯合熵與條件熵 2.1.3 相對熵 2.1.4 互信息 2.1.5 微分熵 .2.1.6 隨機變數序列下的鏈式規則 2.1.7 資訊理論中的一些基本不等式 2.2 系統熵 2.2.1 最大熵原理 2.2.2 最小相對信息原理 2.2.3 最小平均"能量"原理 2.2.4 有序和...
8.4.1互熵、聯合熵、條件熵155 8.4.2信道容量156 練習題157 第9章信道編碼159 9.1基本原理159 9.2線性分組碼162 9.2.1線性分組碼的概念及性質162 9.2.2線性分組碼的解碼165 9.2.3漢明碼及其設計167 9.3循環碼167 9.4卷積碼174 9.4.1卷積碼的編碼175 *9.4.2卷積碼的傳輸函式176 9.4.3...
1.4.2 熵 1.4.3 聯合熵、條件熵和互信息 1.4.4 相對熵 1.5 生成模型與判別模型 第2章 機率圖模型的基本原理 2.1 概述 2.2 有向機率圖模型 2.2.1 隱馬爾可夫模型 2.2.2 貝葉斯網路 2.2.3 動態貝葉斯網路 2.3 無向機率圖模型 2.3.1 馬爾可夫隨機場 2.3.2 條件隨機場 2.4 機率圖模型...
113密鑰分配 1131公鑰的分發 1132無中心對稱密鑰的分發 1133有中心對稱密鑰的分發 1134Blom密鑰分配協定* 114PKI技術 1141PKI的組成 1142X509認證業務 小結 擴展閱讀建議 習題 附錄 附錄A資訊理論基本概念 A1信息量和熵 A2聯合熵、條件熵、平均互信息 參考文獻 ...
6.1信息熵 6.2聯合熵與互信息 6.3最大關聯最小冗餘 第7章基於模式識別的數據分析 7.1模式識別的概念和方法 7.2特徵提取方法 7.3模式識別套用於數據分析 第8章算法介紹 8.1主成分分析(PCA)8.2偏最小二乘(PLS)8.3支持向量機(SVM)第9章DMoS軟體介紹 9.1建模和數據分析的準備 9.2數據分析步驟 ...
2.3.1 平均自信息量(熵)2.3.2 熵函式的數學特性 2.3.3 條件熵 2.3.4 聯合熵 2.3.5 各種熵的性質 2.3.6 加權熵 2.4 離散集的平均互信息量 2.4.1 平均條件互信息量 2.4.2 平均互信息量 2.4.3 平均互信息量的性質 2.5 連續隨機變數的互信息和相對熵 2.5.1 連續...
2.3.1 平均自信息量(熵)2.3.2 熵函式的數學特性 2.3.3 條件熵 2.3.4 聯合熵 2.3.5 各種熵的性質 2.3.6 加權熵 2.4 離散集的平均互信息量 2.4.1 平均條件互信息量 2.4.2 平均互信息量 2.4.3 平均互信息量的性質 2.5 連續隨機變數的互信息和相對熵 2.5.1 連續隨機變數的互信息 ...
2.3.1 平均自信息量(熵)2.3.2 熵函式的數學特性 2.3.3 條件熵 2.3.4 聯合熵 2.3.5 各種熵的性質 2.3.6 加權熵 2.4 離散集的平均互信息量 2.4.1 平均條件互信息量 2.4.2 平均互信息量 2.4.3 平均互信息量的性質 2.5 連續隨機變數的互信息和相對熵 2.5.1 連續隨機變數的互信息 ...
11.1信息熵的概述149 11.1.1熵(平均自信息)149 11.1.2聯合熵151 11.1.3條件熵151 11.1.4互信息152 11.2面向數據價值的信息熵評估方法153 11.2.1信息熵評估方法153 11.2.2f散度評估方法155 11.2.3Wasserstein距離評估方法156 11.3信譽值的概述157 11.3.1信譽值的定義157 11.3.2信譽值的類型...
構建了THz-TDS 信號圖像矢量場的的幾何代數框架,提出了 THz-TDS 信號的幾何代數分析方法;研究了THz-TDS信號矢量分布的幾何分布特性及代數關係,揭示了物質的光學常數和THz-TDS信號矢量間存在著的對應關係;定義了THz-TDS信號的外積相似性函式和歐氏距離,研究了THz-TDS信號及其梯度特徵矢量的聯合熵和互信息相似性...
§ 2.2 熵、聯合熵、條件熵 § 2.3 相對熵和互信息 § 2.4 信息量的一些基本性質 習題二 第三章 無失真信源編碼 § 3.1 隨機過程及其信息度量 § 3.2 漸進等分性質 § 3.3 信源編碼定理 § 3.4 等長碼與變長碼 § 3.5 哈夫曼碼 § 3.6 香農-法諾碼 習題三 第四章 離散信道及其信道編碼...
