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- En théorie de l'information, l'entropie croisée entre deux lois de probabilité mesure le nombre de bits moyen nécessaires pour identifier un événement issu de l'« ensemble des événements » - encore appelé tribu en mathématiques - sur l'univers , si la distribution des événements est basée sur une loi de probabilité , relativement à une distribution de référence . L'entropie croisée pour deux distributions et sur le même espace probabilisé est définie de la façon suivante : , où est l'entropie de , et est la divergence de Kullback-Leibler entre et . Pour et discrets, cela signifie La formule est analogue pour des variables aléatoires continues : NB: La notation est parfois utilisées à la fois pour l'entropie croisée et l'entropie conjointe de et . (fr)
- En théorie de l'information, l'entropie croisée entre deux lois de probabilité mesure le nombre de bits moyen nécessaires pour identifier un événement issu de l'« ensemble des événements » - encore appelé tribu en mathématiques - sur l'univers , si la distribution des événements est basée sur une loi de probabilité , relativement à une distribution de référence . L'entropie croisée pour deux distributions et sur le même espace probabilisé est définie de la façon suivante : , où est l'entropie de , et est la divergence de Kullback-Leibler entre et . Pour et discrets, cela signifie La formule est analogue pour des variables aléatoires continues : NB: La notation est parfois utilisées à la fois pour l'entropie croisée et l'entropie conjointe de et . (fr)
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- En théorie de l'information, l'entropie croisée entre deux lois de probabilité mesure le nombre de bits moyen nécessaires pour identifier un événement issu de l'« ensemble des événements » - encore appelé tribu en mathématiques - sur l'univers , si la distribution des événements est basée sur une loi de probabilité , relativement à une distribution de référence . L'entropie croisée pour deux distributions et sur le même espace probabilisé est définie de la façon suivante : , où est l'entropie de , et est la divergence de Kullback-Leibler entre et . Pour et discrets, cela signifie (fr)
- En théorie de l'information, l'entropie croisée entre deux lois de probabilité mesure le nombre de bits moyen nécessaires pour identifier un événement issu de l'« ensemble des événements » - encore appelé tribu en mathématiques - sur l'univers , si la distribution des événements est basée sur une loi de probabilité , relativement à une distribution de référence . L'entropie croisée pour deux distributions et sur le même espace probabilisé est définie de la façon suivante : , où est l'entropie de , et est la divergence de Kullback-Leibler entre et . Pour et discrets, cela signifie (fr)
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- Cross entropy (en)
- Entropia creuada (ca)
- Entropia cruzada (pt)
- Entropie croisée (fr)
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