JS散度(Jensen–Shannon divergence) 1. 概述 KL散度存在不对称性,为解决这个问题,在KL散度基础上引入了JS散度。 JS(P1∥P2)=12KL(P1∥P1+P22)+12KL(P2∥P1+P22)JS(P1‖P2)=12KL(P1‖P1+P22)+12KL(P2‖P1+P22) JS散度的值域范围是[0,1],相同则是0,相反为1...
目录 KL 散度 JS 散度 (Jensen-Shannon) Wasserstein 距离 KL 散度 KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益。KL 散度是是两个概率分布和 差别的非对称性的智能推荐KL-divergence 看论文1的时候遇到的,该论文首先得出了衡量两个概率分布之间的距离的公式,目标函数是使这两个概率之间的距离d( · , · )尽可能...
· 距离定义(二十):相对熵(Relative Entropy)/KL散度(Kullback-Leibler Divergence) · 距离定义(二十一):JS散度(Jensen–Shannon Divergence) · 距离定义(二十二):海林格距离(Hellinger Distance) · 距离定义(二十三):α-散度(α-Divergence) · ...
衡量两个概率分布P(x);Q(x) 的距离 包括 Kullback–Leibler divergence和Jensen–Shannon divergence KL散度 相对熵 JS距离2018-05-15 上传大小:4KB 所需:49积分/C币 基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法.pdf 针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分 项,由于用户 - ...