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...
具有最大熵的离散分布是均匀分布(参见第9.2.6节的证明)。因此,对于一个\(k\)元随机变量,当\(p(x = k)= 1/K\)时,熵最大;在这种情况下,\(\mathbb{H}(X) = \log_2K\)。相反,最小熵分布(它是零)是将所有质量放在一个状态上的函数。这样的分布没有不确定性。在图2.5(b)中,我们绘制了一个DNA...
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...
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 2.5 交叉熵(cross entropy) 3.参考 https://www.jianshu.com/p/514e871cf230 http://zhuanlan.51cto.com/art/201708/547...
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...