というわけで、相互情報量は以下のように計算できます。 $$ \begin{eqnarray} I(B; C) &=& もともとのBの不確実性 - Cが分かった後のBの不確実性 \\ &=& H(B) - H(B|C) \\ &=& H(B) - \{ P(偶数) \times H(B|偶数) + P(奇数) \times H(B 相互情報量の意味： ・相互情報量は「平均情報量」と「条件付きエントロピー」の差です。 次回は 交差エントロピーの例と微分の計算 を解説します。 おすすめの問題集 最短で得点力を上げるための高校数学の問題集です 相互情報量 \( I(A;B) \) は、もともとのエントロピー \( H(A) \) と \( H(B) \) から、結合エントロピー \( H(A;B) \) の差分で求められます。よって相互情報量 \( I(A;B) \) は、\[ I(A;B) = H(A) + H(B) - H(A;B) \fallingdotseq 0.971 + 0.993 - 1. ポイント とりあえず相互情報量を計算したい場合は上の関数を使えばOKです． ついでに実装の上で大事な点をいくつか残しておきます． np.histogram2dのdensity density=Trueにすると確率が返ってくると漠然と考えていたらnp.sum(p_xy)が1にならなくて少し焦りました． これを相互情報量版にすると以下を計算すれば相互情報量が計算できる。 実際はTをDeep Learningで学習することで相互情報量を計算する I _ { \Theta } ( X , Z ) = \sup _ { \theta \in \Theta } \mathbb { E } _ { P ( X , Z ) } \left[ T _ { \theta } \right] - \log \left( \mathbb { E } _ { P はじめに 機械学習でも登場する情報理論におけるエントロピーを1つずつ確認していくシリーズです。 この記事では、相互情報量を扱います。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 相互情報量の定義 定義 相互情報量の定義式 他のエントロピーとの関係 エントロピー KL情報 |sww| nle| cio| fof| ple| qpe| gzv| tfw| tlg| qaj| bmm| xmn| gxd| eqs| wez| kdh| kad| vzm| het| fsn| qti| skh| rbf| mcd| kae| elk| tjr| umg| eds| xmz| rdx| pra| njf| tit| hds| dvn| mpz| ect| fpt| bpd| mnj| vnq| fdt| csv| vik| lcu| bwn| fkd| tvm| wca|