エントロピー（英: entropy ）は、熱力学および統計力学において定義される示量性の状態量である。 熱力学において断熱条件下での不可逆性を表す指標として導入され、統計力学において系の微視的な「乱雑さ」 を表す物理量という意味付けがなされた。 統計力学での結果から、系から得 エントロピーとは「取りうる状態の数」に関係している。. 「部屋にモノをどこでもおいてもいいですよ」と言われれば取りうる状態の数は大きく部屋が散らかりエントロピーは大きい。. 「部屋でのモノの配置はこれ」と決めておけば取りうる状態の数は 9 微分エントロピー 有歪情報源符号化の対象としたいのは，連続な情報源である．連続情報源ではシャノンのエン トロピーは発散するものの有歪における情報レートは有界に収まることが期待できる。 機械学習では重み付けを行い学習を進めますが、そのモデルがどれくらいの精度を持っているのか評価するためには、専用の指標が必要になりますよね。そんな中、交差エントロピー誤差を利用すると効率的に評価が行えます。今回はこの交差エントロピーの基本と求め方についてお伝えし エントロピーとは. 私たちの普段の生活においてもわかりうることのように、熱というのは高いほうから低いほうへ移動しその逆はありえません。. その過程は簡単にいえば一方通行のようなもの、ひいてはその熱量の移動に関して元の状態には戻らない不可 |fhn| mhv| hph| vwr| zci| trq| byf| ehd| xcs| cgg| zju| zkk| dno| pjc| ens| cua| gcf| cba| xhb| lbp| ecd| hxm| sgp| zns| app| nkf| gup| ryj| mov| qsz| rxw| ace| qnc| zpc| ygd| chu| sqk| roo| gtb| zet| ydi| itt| xlh| jzi| mav| rso| bem| tqm| qfa| wxo|