相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 我们上面说的是对于一个随...
因此,相对熵可以作为一些优化算法的损失函数,如最大期望算法(Wiki,Baike)。此时,参与计算的一个概率分布为真实分布,另一个为拟合分布,相对熵表示使用理论分布拟合真实分布时产生的信息损失。 交叉熵 交叉熵是Shannon信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。 在信息论中,交叉熵表示两个概率...
相对熵可以衡量两个随机分布之间的距离,当两个随机分布相同时,它们的相对熵为零,当两个随机分布的差别增 大时,它们的相对熵也会增大。所以相对熵(KL散度)可以用于比较文本的相似度,先统计出词的频率,然后计算 KL散度就行了。另外,在多指标系统评估中,指标权重分配是一个重点和难点,通过相对熵可以处理。
相对熵可以用来衡量两个分布之间的差异程度。两者差异越小,KL散度越小。 3.1 KL散度 KL散度,KL距离,又叫相对熵(relative entropy),衡量两个概率分布之间的不同程度。 KL散度被称为:相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度(即KL散度的简写)。 KL散度常在损失函数中用于限制函数变化。 在机器学习...
互信息用来衡量两个随机变量X和Y之间的相关程度，而KL divergence用来衡量两个分布p和q的距离，二者没有...
互信息用来衡量两个随机变量X和Y之间的相关程度，而KL divergence用来衡量两个分布p和q的距离，二者没有...
相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 ...
相对熵(KL散度) 散度) KL 散度:衡量每个近似分布与真实分布之间匹配程度的方法: \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N} p\left(x_{i}\right) \log \left(\frac{p\left(x_{i}\right)}{q\left(x_{i}\right)}\right)\] 其中q(x) 是近似分布,p(x) 是我们想要用 q(x) 匹配的真实...
相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 ...