journey of Froakie (ケロマツの旅路)

Introduction sorry, this page is Japanese only.   今日はエントロピーについて書こうと思います。これは確率論や統計学で死ぬほど大事なKLダイバージェンスといものを理解するために必要な知識です。 この記事ではエントロピーについてしか書きませんが、今度KLダイバージェンスについても書こうと思います。 KLダイバージェンスの記事はこちら Entropy 直観的な話 ある事象、「例えば明日大学の講義にX分遅刻する」という事象を考えます。 この事象に対する確率がP(X)が与えられているとしましょう。P(1)は一分遅刻する確率です。この時確率分布P(X）が持つ情報量はどれだけのものかとうことを考えたいとします。 明日の講義はテストを受けるとします。そのテストを受けないと単位を落としてしまします。しかし、テスト前日はすごく寝不足としましょう。遅刻する確率が99パーセントとわかった時、ほとんどどうあがいても遅刻するのであれば単位を落とすのはほぼ確実といえます。 よって前日に徹夜で勉強するよりも、睡眠不足を解消するために寝る方がよっぽど効率的であることがわかります。しかし、遅刻をする確率が50パーセントとわかった時、前日にテスト勉強をすればよいのか、せずに睡眠をとればよいのかわかりません。このように、確率が偏っているほど何が起こるか予測しやすく、対策を立てやすいのです。遅刻する確率が99パーセントとわかる時は遅刻する確率が50パーセントとわかった時に比べて圧倒的に多いはずです。 確率P(X)に対してこの情報量のことをP(X)の 自己エントロピー といいます。 そして、自己エントロピーの期待値のことを 平均エントロピー といいます。 立式 性質 ではこの情報量を数式で表していきましょう。まず自己エントロピーには大事な性質が二つあります。それが 互いに独立な確率変数の自己エントロピーはそれぞれの情報量の和で表される。 自己エントロピーは減少関数である。 の二つです。 自己エントロピーの加法性 互いに独立な確率変数の情報慮はそれぞれの情報量の和でなければいけません。例えば「明日の講義がY分早く終わる」という事象を考えます。この確率変数Yはあなたが何分講義に遅刻...