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。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站...
相对熵:又称为KL散度,信息散度,信息增益。主要用来衡量两个分布的相似度。假设连续随机变量x,真是的概率分布为p(x),模型得到的近似分布为q(x)。 互性信息:用来衡量两个相同的一维分布变量之间的独立性。I(X;Y)是衡量联合分布p(x,y)和p(x)p(y)分布之间的关系,即他们之间的相关系数。 信息增益:假设系统...
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) ...
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...
KL散度(相对熵 )可以衡量两个分布的接近程度,按说应该用KL散度来衡量损失计算代价。 而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。且交叉熵的运算更简单,所以改用交叉熵来当做代价。 最小化交叉熵和最大似然函数的结果一样,所以两者都可以做损失函数。
条件熵和熵的关系可以类比条件概率和概率的关系。 假设我们有一个联合分布p(\mathbf{x},\mathbf{y}),如果\mathbf{x}的值已知,则明确相应\mathbf{y}值所需的额外信息是-\ln{p(\mathbf{y}|\mathbf{x})}。因此明确\mathbf{y}所需的平均额外信息可以被写作H[\mathbf{y}|\mathbf{x}]=-\sum_{\mathbf{...
1. 信息论 1.1 信息熵 定义:用来衡量信息量的大小,信息的不确定性越大,信息熵就越大...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...
根据KL散度(相对熵)的定义式(E.1),有 20.4.2 变分EM算法 【补充解释】在式(20.41)中, 和 是第 次迭代E步的计算结果; 是第 次迭代M步的计算结果; 是第 次迭代E步的结算结果。 为什么引入平均场? 假设给定观测数据 ,其概率分布是 ,其中 是需要估计的模型参数,那么不完全数据 ...
2 在信息论中,熵是信息熵,熵代表了信息量,系统状态越少,熵越少。系统越复杂,熵越大,定义如下, H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/P(xi)) ] = -&su... 信息熵、相对熵、交叉熵的理解 信息熵、相对熵、交叉熵 信息论与信息熵 相对熵(KL散度) 交叉熵 信息论与信息熵 提到这三个概念,就不得...
2.1.2 什么是判别式模型和生成式模型 判别方法:由数据直接学习决策函数Y=f(X),或者由条件分布概率P(Y|X)作为预测模型为判别模型。常见的判别模型有线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析(LDA)、逻辑斯蒂回归等算法。 生成方法:由数据学习x和y的联合概率密度分布函数P(Y,X),然后通过贝叶斯公式...