Jensen-Shannon散度(Jensen-Shannon Divergence, JS散度)是概率分布之间的一种相似性度量。它是基于Kullback-Leibler散度(KL散度)的对称版本,并且具有一些更好的性质,例如它总是非负的,并且是有界的。 JS散度在信息论和机器学习中广泛使用,特别是在衡量两个分布之间的相似性和区分度时。相比于KL散度,它对称且更加稳定...
JS散度(Jensen-Shannon Divergence)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的方法。它是基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的一种变体,解决了KL散度非对称的问题。下面是关于JS散度的详细解答: 1. 什么是JS散度(Jensen-Shannon Divergence)? JS散度度量了两个概率分布的相似度,是对称的,并且其取值范围是0到1之间。
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...
接下来,我们需要实现计算 JS 散度的函数。 defjensen_shannon_divergence(p,q):m=absolute_distribution(p,q)# 计算均值kl_pm=np.sum(np.where(p!=0,p*np.log(p/m),0))# KL(p || m)kl_qm=np.sum(np.where(q!=0,q*np.log(q/m),0))# KL(q || m)return0.5*(kl_pm+kl_qm)# JS 散...
JS散度(Jensen-Shannon divergence ) Wasserstein距离 几种距离对比 GAN相关应用 一、香农信息量、信息熵、交叉熵 香农信息量 设p为随机变量X的概率分布,即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值,随机变量X在x处的香农信息量定义为: 其中对数以2为底,这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机...
JS散度(Jensen-Shannon divergence ) Wasserstein距离 几种距离对比 GAN相关应用 回到顶部 一、香农信息量、信息熵、交叉熵 香农信息量 设p为随机变量X的概率分布,即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值,随机变量X在x处的香农信息量定义为: 其中对数以2为底,这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画...
# Jensen-Shannon散度计算def js_divergence(p, q):m = 0.5 * (p + q)return 0.5 * (kl_divergence(p, m) + kl_divergence(q, m)) # Renyi散度计算def renyi_divergence(p, q, alpha):return (1 / (alpha - 1)) ...
和之间差别的非对称性的度量,KL散度是用来度量使用基于的编码来编码来自的样本平均所需的额外的位元数。典型情况下,表示数据的真实分布,表示数据的理论分布,模型分布,或的近似分布。定义式:因为对数函数是凸函数,所以KL散度的值为非负数。 注意JS散度(Jensen-Shannondivergence)定义:JS散度度量两个概率分布的相似度,...
衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)JS散度(Jensen-Shannondivergence)交叉熵(Cross Entropy) Wasserstein距离衡量两个概率分布之间的差异性的指标 总结一下衡量两个概率分布之间的差异性的指标,这里只是简单涉及到了KL散度、JS散 ...
在机器学习、深度学习中,经常听见熵(entropy)、交叉熵(cross-entropy)、KL散度( Kullback–Leibler divergence )、JS散度( Jensen-Shannon divergence )这些概念。初次听见这些概念肯定一头雾水,在很多地方都能见到对这些概念high-level的解释,但high-level的解释并不能对这些概念更深入的理解。比如熵是信息的度量,但是...