相对熵是一种非对称的度量方式,用于描述一个概率分布相对于另一个参考概率分布的不确定性差异。KL散度是相对熵的一种特殊情况,用于度量两个概率分布之间的差异程度,通常用于模型训练中的目标函数。相对熵和KL散度在机器学习中有着广泛的应用,例如分类问题中的模型评估、生成模型中的分布匹配等。
2.6 相对熵(KL散度) 相对熵用来衡量两个概率分布之间的差异,计算公式如下: 从公式中可以看出,当 与 相等时,相对熵(KL散度)为0。在深度学习训练(或者其他方法训练)过程中,该值在不断减小,多以也可将该值的减小作为训练的一个目标。 2.7 互信息 互信息是指已知一个随机变量后,另外一个变量信息...
2.8.2 KL散度测量两个概率分布\(p\)和\(q\)的不相似性的一种方法被称为Kullback-Leibler散度Kullback-Leibler divergence(KL散度KL divergence)或相对熵relative entropy。其定义如下:\[\begin{align*} \mathbb{KL}(p||q) &\triangleq \sum_{k=1}^Kp_k{\rm log} \left(\cfrac{p_k}{q_k}\right) ...
相对熵的值为非负数: 由吉布斯不等式(en:Gibbs' inequality)可知,当且仅当P=Q时DKL(P||Q)为零。 尽管从直觉上KL散度是个度量或距离函数, 但是它实际上并不是一个真正的度量或距离。因为KL散度不具有对称性:从分布P到Q的距离(或度量)通常并不等于从Q到P的距离(或度量)。 KL散度和其它量的关系 自信息(...
信息熵的意义: 联合熵 条件熵 三者关系 相对熵 也称为KL散度,信息增量,信息增益 互信息: 相互关...机器学习数学基础---元素与极限 为什么要学习高数,线代,概率? 高数解决了联系问题 线代解决了离散问题 概率统计是为了定量统计 2.什么是实数 (IR).? 自然数(N)整数(Z),分数/有理数(Q)实数(R) 3. 5...
在这里我们需要介绍一个概念,叫作KL散度(Kullback–Leibler divergence),也可以称作相对熵。KL散度的理论意义在于度量两个概率分布之间的差异程度,当KL散度越高的时候,说明两者的差异程度越大;而当KL散度低的时候,则说明两者的差异程度越小。如果两者相同的话,则该KL散度应该为0。这里我们正是采用了KL散度来计算隐含...
其中n是系统的状态数量,D_{KL}是KL散度(相对熵)。单个状态的影响信息可以表示成: 这就是状态s_i对系统的未来产生的影响。 方法二 第二种方法是从复杂系统的角度对EI进行定义[3],用到了熵的知识。 网络连通性所包含的信息可以用其节点(nodes)的外权和内权之间的不确定性来表征。nodes间的所有信息和关系可以...
2.2 联合熵 联合熵实际上就是描述一对随机变量平均所需要的信息量和联合概率 2.3 条件熵 2.4 相对熵 相对熵又称Kullback-Leibler差异,或简称KL距离,是衡量相同事件空间里两个概率分布相对差距的测度,当两个随机分布完全相同时,相对熵为0。当两个随机分布的差别增加时,其相对熵期望值也增大 ...
另外,对交叉熵求最小值,也等效于求最大似然估计 熵,信息熵,最大熵,交叉熵,交叉熵,损失函数,随机熵,vc熵的区别和联系 1 熵的定义起源于物理学领域。热力学中表征物质状态的参量之一,用符号S表示,其物理意义是体系混乱程度的度量,简单的可以表述为,在一个孤立系统中,熵总是增大,朝无序的方向发展。 2 在...
3.2.3 互信息法(KL散度、相对熵、信息增益、基尼系数) 正如我前面提到的,除了卡方检验(CHI)以外,信息增益(IG,Information Gain)也是非常有效的特征选择方法。但凡是特征选择,总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择,而怎样量化特征的重要性,就成了各种方法间最大的不同。卡方检验中使用特征与类别间的关联性来...