信息论，主要用于量化信息。
事件发生的概率越大，包含的信息就越少。例如“太阳从东边升起”，信息量就很少。
1、自信息（self-information）
两个独立事件发生所包含的信息，等于各自发生包含的信息之和。
2、熵（entropy）
信息量的期望。
3、KL散度
也叫相对熵（relative entropy），衡量两个概率分布的差异。
KL散度是非对称的。
4、交叉熵（cross entropy）
参考链接
AI 信息论
信息论，主要用于量化信息。
事件发生的概率越大，包含的信息就越少。例如“太阳从东边升起”，信息量就很少。
1、自信息（self-information）
两个独立事件发生所包含的信息，等于各自发生包含的信息之和。
2、熵（entropy）
信息量的期望。
3、KL散度
也叫相对熵（relative entropy），衡量两个概率分布的差异。
KL散度是非对称的。
4、交叉熵（cross entropy）
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