深度学习的术与道：如何站在香农与玻尔兹曼的肩膀上看？

知识全能王 2025年07月05日 19:13 955 0

问题描述

精选答案优

深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑的工作方式来处理数据和识别模式。在探讨深度学习的原理和方法时，我们可以借鉴香农的信息论和玻尔兹曼的概率论。

香农的信息论

克劳德·香农是信息论的创始人，他的理论为理解数据压缩、通信系统和数据的可靠性提供了基础。在深度学习中，香农的信息熵概念被用来衡量信息的不确定性，以及在模型选择时做出决策。

香农的信息熵 H(X) 定义为：

X 2 H(X) = - ∑ p x &log p x

路德维希·玻尔兹曼是概率论的先驱之一，他提出了统计力学中的概念，这些概念对理解神经网络的学习过程至关重要。在深度学习中，我们使用玻尔兹曼机来建模概率分布，从而进行无监督学习和特征提取。

玻尔兹曼机使用能量模型来表示数据分布，其能量函数 H(V) 定义为：

V 2 H(V) = - ∑ a x &log α x &log β (1 - x)

通过深入理解香农的信息论和玻尔兹曼的概率论，我们可以更好地把握深度学习的本质，推动这一领域的发展。