存在的问题:若两个分布之间没有重叠,则JS散度值为一个常数,导致梯度无法更新(相关推导见GAN/WGAN/WGAN-GP的各种技术博客)。 四、交叉熵 交叉熵的计算公式: 交叉熵与KL散度之间的关系: 在计算模型与目标分布之间的差异时,由于不能互换二者的顺序,此时采用KL散度是最合适的。观察下面的公式可知,y是计算模型自己的...
商标名称 JSKL 爵仕卡罗瓷砖 国际分类 第19类-建筑材料 商标状态 商标已注册 申请/注册号 64817521 申请日期 2022-05-23 申请人名称(中文) 吴建生 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 福建省晋江市磁灶镇下官路村梅溪北19号 申请人地址(英文) - 初审公告期号 1803 初审公告日期 2022-08-13 注册公告期号...
importnumpyasnpdefkl_divergence(p,q):"""计算Kullback-Leibler散度"""returnnp.sum(np.where(p!=0,p*np.log(p/q),0))defjskl_divergence(p,q):"""计算JSKL散度"""# 将概率分布进行归一化p=np.array(p)/np.sum(p)q=np.array(q)/np.sum(q)# 计算中间分布m=0.5*(p+q)# 计算JSKL散度ret...
1. kl是店铺Krad Lanrete的缩写。2. jsk是jumper skirt的缩写，可世袜译为背心裙。3. js是店铺Jewelry in Sunrise/JS洋装贩售的缩写。4. jk是女子高中生的制服，即女子高中生制服，不属于lolita。
熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件发生的可能性大,信息量少;事件发生的可能性小,其信息量大。 即一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,比如说现在在下雨,然后有个憨憨跟你说今天有雨,这对你了解获取天气的信息没有任何用处。但是有人跟你说明天可能也下雨,这条信息就比前一条的信息量...
KL散度主要有两个性质: (1)不对称性 尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 2.JS散度(Jensen-Shannon divergence) ...
KL散度在两个分布完全一致时取得最小值零,从公式可以看出KL散度是非对称的 Jensen–Shannon Divergence JS散度的值在零到一之间,从公式可以看出JS散度是对称的 考虑两个高斯分布:p∼N(0,1),q∼N(1,1) 并记m=(p+q)/2,则两种散度element-wise的值如图所示 ...
JS散度基于KL散度,同样是二者越相似,JS散度越小。 JS散度的取值范围在0-1之间,完全相同时为0 JS散度是对称的 python3代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportscipy.stats p=np.asarray([0.65,0.25,0.07,0.03])q=np.array([0.6,0.25,0.1,0.05])q2=np.array([0.1...
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Jensen-Shannon散度(JS散度)是一种对称的散度度量,用于量化两个概率分布间的相似性。它基于KL散度构建,但克服了KL散度不对称的局限性。给定两个概率分布P和Q,JS散度定义如下: Jensen-Shannon散度 其中M是P和Q的平均(或混合)分布: 混合...