概率背后的关键方程

在本视频中，我们将探讨概率论的基本概念及其在神经科学和机器学习中的应用。 我们从意外的直观概念及其与概率的关系开始，使用现实世界的例子来说明这些概念。 从那里，我们进入更高级的主题：1) 熵 - 测量概率分布中的平均意外。 2) 交叉熵和用一个分布近似另一个分布时的信息丢失。 3) Kullback-Leibler (KL) 散度及其在量化两个概率分布之间的差异中的作用。