相对熵(KL散度)也被用作信息论中的度量指标。在信息论中,相对熵用于衡量两个概率分布之间的信息差异。相对熵可以衡量信息传输时的信息损失,因此在信息传输和编码中有重要的应用。交叉熵在信息论中也被用来度量两个概率分布之间的信息差异,特别是在压缩编码和信息传输中。交叉熵可以用来衡量编码长度和信息传输效率,从而...
交叉熵 相对熵交叉熵相对熵 交叉熵是用来度量两个概率分布之间的距离的,其中一个概率分布是真实概率分布,另一个是模型输出的概率分布。交叉熵越小,表示模型输出的概率分布越接近真实概率分布,模型的预测效果越好。 相对熵又称为KL散度,用来度量两个概率分布之间的差异。相对熵越小,表示两个概率分布越相似。相对熵与...
相对熵也称为 KL 散度(Kullback-Leibler divergence),相对熵是两个概率分布 P 和Q 差别的度量。具体来说,P 和Q 的相对熵是用来度量使用基于Q 的分布来编码服从P 的分布的样本所需的额外平均比特数。典型情况下,P 表示真实分布,Q 表示数据的理论分布或者是估计的模型分布。 1.2 定义 对于离散随机变量,其概率分...
KL散度:::又名相对熵:::Kullback-Leibler Divergence p(x) : 观察到的分布,真实分布 q(x) : 估计的分布 \large \color{blue}{D_{KL}(p||q) \ne D_{KL}(q||p) } ::: 非对称 \large D_{KL}(p||q) = \color{blue}{\sum\limits_{i}^{N}p(x_i)ln\frac{p(x_i)}{q(x_i)}}...
相对熵可以用来衡量两个概率分布之间的差异。 交叉熵可以来衡量在给定的真实分布下,使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 或者: 信息熵是传输一个随机变量状态值所需的比特位下界(最短平均编码长度)。 相对熵是指用 q ...
这便是相对熵(relative entropy)的定义, 也成为Kullback-Leibler散度的定义.KL散度的另一个来源: 设总体有n个个体构成, 且 xi iid服从分布 fo(x). 从模型族 {fs(x,θ)}θ∈Θ 中选择最优参数 θ∗ 使得fs 与fo 最接近. 通过使参数模型的最大似然来实现 θ 的选择: maxθln(∏ifs(xi,θ)−...
相对熵 相对熵,又被称之为KL散度或者信息散度,是对两个概率分布之间差异性的一种度量,这种度量是非对称性的。 定义 设P(x),Q(x)P(x),Q(x)是随机变量X上的两个概率分布,则在离散和联想随机变量的情况下,相对熵的定义分别为: KL(P||Q)=∑P(x)logP(x)Q(x)KL(P||Q)=∑P(x)logP(x)Q(x) ...
相对熵的性质,相对熵(KL散度)有两个主要的性质。如下 (1)尽管 KL 散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即 (2)相对熵的值为非负值,即 三者之间的关系: 简森不等式与 KL散度: 因为−lnx是凸函数,所以满足,凸函数的简森不等式的性质: ...
相对熵(relative entropy) 相对熵(KL散度)是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量。用于刻画使用理论分布 拟合真实分布 时产生的信息损耗: 相对熵具有非负性。可通过吉布斯不等式说明。两个分布越接近,那么它们的KL散度值越小。 交叉熵(cross entropy) ...
交叉熵可以来衡量在给定的真实分布下,使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 或者: 信息熵是传输一个随机变量状态值所需的比特位下界(最短平均编码长度)。 相对熵是指用 q 来表示分布 p 额外需要的编码长度。 交叉熵是指用分布 q 来表示本来表示分布 p 的平均编码长度。