1. 相对熵(KL散度)简介 2. KL散度的数学定义 3. KL散度的数学推导 1. 信息熵(Entropy) 3. KL散度与熵和交叉熵的关系 1.相对熵(KL散度)简介 KL散度(Kullback-Leibler Divergence),也称为相对熵,是信息论中用来衡量两个概率分布之间差异的非对称性度量。它描述了使用一个概率分布Q来近似真实分布P时所造成的...
1、KL散度的概念 KL散度(Kullback-Leibler Divergence)一般用于度量两个概率分布函数之间的“距离”,其定义如下(参考文献[2]、[4]): KL[P(X)||Q(X)]=∑x∈X[P(x)logP(x)Q(x)]=Ex∼P(x)[logP(x)Q(x)] 由于KL散度的计算公式中对 x 进行了积分(连续型随机变量)或求和(离散型随机变量),因此KL...
不对称性:与许多距离度量不同,KL散度是不对称的。 KL散度的不对称性 KL散度的应用领域 变分自编码器(VAE):在VAE中,KL散度作为正则化器,确保潜在变量分布接近先验分布(通常是标准高斯分布)。 数据压缩:KL散度量化了使用一个概率分布压缩来自另一个分布的数据时的效率损失,这在设计和分析数据压缩算法时极为有用。
KL散度在机器学习中有广泛的应用,例如用于衡量两个概率分布之间的差异,用于优化生成式模型的损失函数等。
KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数。 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示数据的理论分布,模型分布,或P的近似分布。 根据shannon的信息论,给定一个字符集的概率分布,我们可以设计一种编码,使得表示该字符集组成的字符...
KL散度详解 KL散度(Kullback-Leibler divergence),又称相对熵(relative entropy)或信息散度(information divergence)。它是用来度量两个概率分布之间的差异程度,KL散度越大,说明两者的差异程度越大;当KL散度越小,则说明两者的差异程度也就越小,若二者相同则该KL散度为0。 设定两个概率分布分别为P和Q,在设连续随机变...
最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看【链接】。 首先先介绍一下KL散度是啥。KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看...
KL 散度，也称为 Kullback-Leibler 散度，是衡量两个概率分布彼此差异程度的指标。在决策树的上下文中，KL 散度通常用作选择在特定节点处分割的最佳属性的标准。基本思想是计算满足特定属性值测试的示例的目标变量（例如，类标签）的概率分布与整个数据集的目标变量的总体概率分布之间的KL散度。选择最小化 KL 散度的...
KL散度常用于模型评估、模型优化以及深度学习等领域中。 KL散度的计算方法较为简单,一般采用以下公式进行计算: KL(p||q) =∑_x P(x) log [P(x) / Q(x)] 其中,P(x)和Q(x)代表两个概率分布函数,x是变量。 KL散度越小,代表两个分布越接近;越大,代表两个分布越远离。在深度学习中,KL散度常被用来...
散度的详细解释: 定义 散度用于量化使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息量。设P(x)和Q(x)是随机变量X上的两个概率分布,KL散度的定义如下: 在离散随机变量的情形下: 在连续随机变量的情形下: 性质 非负性: 散度始终大于等于零,即