KL 散度(相对熵)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的重要概念。 从信息论的角度来看,给定一个字符集的概率分布,我们能设计一种编码让表示该字符集组成的字符串平均所需的比特数最少。假设字符集是 X,x 属于 X,其出现概率为 P(x),最优编码平均需要的比特数等于这个字符集的熵:H(X)=∑x∈XP(x)log[1/...
KL散度 KL 散度(Kullback-Leibler Divergence),也叫KL 距离或相对熵(Relative Entropy),是用概率分布 来近似 时所造成的信息损失量.KL 散度是按照概率分布 的最优编码对真实分布为 的信息进行编码,其平均编码长度(即交叉熵) ( , ) 和 的最优平均编码长度(即熵) ( ) 之间的差异.对于离散概率 分布 和 ,从...
KL散度中的KL代表Kullback-Leibler,他们两个在1951年提出了KL散度。 有两个概率分布为:P , Q 。KL散度告诉了Q和P的接近程度,也就是相似度,利用交叉熵减去信息熵即可。 KL散度公式 交叉熵和信息熵 KL散度的进一步推导 KL散度的离散和连续形式 所以,KL散度描述了两个概率分布之间的相似程度。 KL散度的性质 非负...
KL散度是F-散度的一个特例,当f(x)=xlogx的时候:DKL(p‖q)=∫p(x)log(p(x)q(x))dx 需...
KL散度（或互信息）是统计独立性的最佳测度。
相对熵:也称KL散度,信息增益,信息散度,是对两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。相对熵值为非负数,由吉布斯不等式(吉布斯不等式)可知,当且仅当P=Q时DKL(P||Q)为零。 相对熵计算公式 交叉熵:其用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 ...
交叉熵损失函数及其与熵和KL散度的关系
众所周知,多被用于量化分布间的差异的 KL 散度是不对称的。今天我们来聊一聊,两个分布的一对 KL 散度之间究竟有什么不同。为了讨论这个知识点,我们需要掌握(或者暂且当做已知)的先决知识点有:1 自信息:符合分布 P 的某一事件 x 出现,传达这条信息所需的最少信息长度为自信息,表达为 ...
你发布的代码中的表达式假设X是一个不相关的多变量高斯随机变量。这是显而易见的，因为协方差矩阵的...
求翻译:KL散度是什么意思?待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有 KL散度问题补充:匿名 2013-05-23 12:21:38 KL divergence 匿名 2013-05-23 12:23:18 Casual degrees KL 匿名 2013-05-23 12:24:58 KL divergence 匿名 2013-05-23 12:26:38 KL divergence 匿名 2013-05-23 12:28:18 ...