KL散度的计算公式根据概率分布的类型有所不同。对于离散概率分布,KL散度的计算公式为:D(P||Q) = ∑ P(x) log(P(x)/Q(x)),其中P(x)和Q(x)分别表示概率分布P和Q在样本点x上的概率值,∑表示对所有样本点x求和。而对于连续概率分布,KL散度的计算公式则为:D(P||Q) = ...
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是一种用于度量两个概率分布之间差异的指标,也称为相对熵。它的计算公式如下: [ D_{KL}(P parallel Q) = sum_{x in X} P(x) log frac{P(x)}{Q(x)} ] 其中,( P(x) ) 和 ( Q(x) ) 分别表示在 ( x ) 处的概率分布 ( P ) 和 ( Q ),( X ) ...
KL散度的计算公式如下: KL(P||Q) = ∑(P(x) * log(P(x) / Q(x))) 其中,P和Q分别代表两个概率分布,x表示样本,log为自然对数。KL(P||Q)表示P相对于Q的KL散度,衡量了P与Q之间的差异程度。 KL散度具有以下特点: 1. 非对称性:KL(P||Q) ≠ KL(Q||P),即P相对于Q的KL散度与Q相对于P的KL...
[DKL(P∥Q)=−0.172608+0.32958+0] 最后得到KL散度值: [DKL(P∥Q)=0.156927] 结果表明,2个概率分布P和Q之间的KL散度为0.156927,这表明尽管两者都描述了相同的天气现象,但它们在概率分布上存在一定的差异。
KL散度和交叉熵 KL散度，也称为相对熵（Relative Entropy），是用来衡量两个概率分布之间的差异的一种度量方式。它衡量的是当用一个分布Q来拟合真实分布P时所需要的额外信息的平均量。KL散度的公式如下：x是概率分布中的一个可能的事件或状态。P(x)和Q(x)分别表示真实概率分布和模型预测的概率分布中事件x的概率...
信息论角度的KL散度: KL散度在信息论中的专业术语为相对熵。其可理解为编码系统对信息进行编码时所需要的平均附加信息量。其中信息量的单位随着计算公式中 运算的底数而变化。 log底数为2:单位为比特(bit) log底数为e:单位为奈特(nat) 若对从统计学角度直观解释KL散度感兴趣,可参阅以下文章: ...
的和为1p=np.asarray(p)q=np.asarray(q)# 防止出现log(0)的情况p=p/np.sum(p)q=q/np.sum(q)# 计算KL散度returnnp.sum(p*np.log(p/q))# 示例数据P=[0.1,0.4,0.5]# 源分布Q=[0.2,0.2,0.6]# 目标分布kl_result=kl_divergence(P,Q)print(f"KL散度 D_KL(P || Q) 是:{kl_result:....
1.1 KL 散度概述 KL 散度,Kullback-Leibler divergence,(也称相对熵,relative entropy)是概率论和信息论中十分重要的一个概念,是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量。 对离散概率分布的KL 散度计算公式为: 对连续概率分布的KL 散度计算公式为: ...
KL散度的公式是K L [p(x) ∣∣q(x) ] = ∫xp(x) l o gp(x)q(x) dxKL[p(x)||q(x...),我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x),我们很容易想到用最小化KL散度来求,但由于KL散度是不对称的,所以并不是真正意义上的距离,那么我们是应该用 K ...
KL散度公式推导,以及为什么大于0【转】 参考:相对熵(KL散度)