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从香农熵到手推KL散度:一文带你纵览机器学习中的信息论

IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 信息论是应用数学的一个分支,主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息,例如通过无线电传输来通信。而本文主要探讨信息熵在 AI 或机器学习中的应用,一般在机器学习中,我们可以将信息论应用在连续型变量上,并使用信息论的一些关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。 因此在机器学习中,通常要把与随机事件相关信息的期望值进行量化,此外还要量化不同概率分布之间的相似性

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