什么情况下损失熵为零，噪声熵为零，平均互信息量为零 即使在绝对零度，2113理论上熵也不可能为5261零。因为即使冷却到绝对零度，物质4102的所有原子都处在基态，但是1653，由于大部分情况下基态具有简并性，使得即使在绝对零度时状态数也不可能是唯一的。比如，考虑一维空间的一氧化碳分子，冷却到绝对零度，一氧化碳分子停止了分子热运动，但是，由于一氧化碳分子一头是碳原子，另一头是氧原子，所以在一维空间里可以有2个取向：碳-氧 或者 氧－碳 这样根据熵的定义，绝对零度下一维空间一氧化碳的熵为：S=Nln2(N为一氧化碳的分子数量）这个熵显然不为零。上面仅仅是从经典物理的角度来讨论，如果考虑到零点能之类的量子效应，情况更为复杂。总之，无论理论上还是实际上都不存在所谓的零熵。
“熵”的解释。请问“熵”是一个什么概念。求对“熵”概念及其定律规律的详细解释说明。通俗易懂，也有一定深度。熵概念的分类及定义 什么叫熵？有人认为？
交叉熵损失函数如何计算，在机器学习中，损失函数用于测量预测类别与真实类别之间的差距，交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，本经验介绍了交叉熵损失函数如何计算
熵 的问题以及熵的解释 熵：在《博弈圣经》中是生物亲序，是行为携灵现象《博弈圣经》中写道：“时间和空间唯独不同的是，它总是向一个方向流动，从过去流向未来，这种不可逆的次序的边界上，时间。
交叉熵作为分类任务的损失函数，去掉log是否可行，为什么？ 形如 loss=-（y*p+(1-y)(1-p)），p为预测概率，y为01标签。去掉了交叉熵中对p取log对操作，但是其单调…
softmax最小平方和损失函数和交叉熵损失函数的区别
交叉熵损失函数相比平方差损失函数的优点？ 在图像分割中，两个损失函数都可以用，为什么通常少见将平方差作为损失函数，而要用交叉熵损失。
机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别？ 看了一些关于机器学习的资料，里面经常有提到目标函数、损失函数、代价函数等，都被搞蒙了，能不能直观地…
什么事等熵过程 指的是过程中没有发生熵变，熵值保持恒定的过程。可逆绝热过程就是一种等熵过程。等熵过程在温度-熵图（T-S图）中是平行于温度轴的线段。对于可逆过程，等熵过程一定是绝热。
