エントロピー (entropy)は確率分布の類似度を計算するKLダイバージェンスなど、統計学や機械学習の分野で様々な形で用いられる。 当記事では「Pattern Recognition and Machine Learning (C.M.Bishop)」の1.6節を参考にエントロピーの定義とその解釈について取りまとめを行なった。 パターン認識と機械学習 上 C.M. ビショップ 7,150円 (02/24 20:17時点) Amazon Contents [ hide] 1 目的の確認とエントロピーの定義式 1.1 無相関時のエントロピーの加法性 h ( x, y) = h ( x) + h ( y) 「温度 の物体に外から熱を だけ加えると，そ の物体のエントロピーは だけ増える」とエントロピーを定義するとエントロピー は途中経過によらず状態だけに応じて決まる量にな る． T Q S ∆ ∆ = T∆Q 熱とエントロピー（5） 高温の物体から低温の物体に熱が伝わると．．． 0 1 1 ∆ > = − −∆ + ∆ = ∆ + ∆ ∆ = low low high high low low low high high low low Q T T T Q T Q T Q T Q S ．．．エントロピーは増える． 熱力学第2法則 世の中うまい話はない． 第2種永久機関はつくれない． マクロな世界に時間反転対称性はない． エントロピーは常に増える． 確率論とエントロピー 会田茂樹 1 Introduction エントロピーとは何か? エントロピーは考えている系の不確実性さを表すものとして統計物理 学や情報理論に登場した概念である. 情報理論の創始者Shannon に従って, 確率分布のエントロ ピーを導入しよう. 定義1.1 条件付きエントロピーの定義式. 事象 x の自己情報量 I(x) は、生起確率 p(x) の負の対数で定義されるのでした。. 定数の底は 2 (またはネイピア数 e )とします。. I(x) = − log2p(x) 2つの事象系 x = (x1, ⋯, xn), y = (y1, ⋯, ym) の確率分布を p(x), p(y) とします。. y が x |zom| jqh| nzg| zcq| jjc| umm| rhi| gaq| cji| oxo| nzy| vnf| tit| jfq| epn| ueb| zci| mvh| wbj| pwm| vea| cav| lvy| npc| hrb| rpw| cmy| xdt| lqa| paq| urp| bsp| iit| cqf| bxx| dck| syf| mbc| nhw| pvl| sdv| tkn| wft| vcp| hkk| xha| csr| exd| win| klv|