当两分布一致时,其KL散度为0。正是因为其可以衡量两个分布之间的差异,所以在VAE、EM、GAN中均有使用到KL散度。 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...
kl散度 交叉熵推导公式 KL散度(Kullback-Leibler散度)是衡量两个概率分布之间差异的一种方法,它的公式如下所示: KL(P||Q) = Σ P(x) log(P(x) / Q(x))。 其中P和Q分别代表两个概率分布,x代表随机变量的取值。KL散度的值越小,表示两个概率分布越接近,值越大则表示两个概率分布越远。 而交叉熵是另...
根据论文中给出的KL散度的公式：\begin{gathered} \mathcal{D}\left( {p\left( x \right)||q...
对于连续概率分布,KL散度的公式变为: 这里( p(x) ) 和 ( q(x) ) 是连续分布的概率密度函数。 KL散度是非对称的,即DKL (P∥Q)不一定等于DKL(Q∥P)。这意味着它衡量了从 ( P ) 到 ( Q ) 的“距离”或差异,并非双向的距离。 让我们用一种轻松有趣的方式来探讨KL散度的推导过程。首先,我们需要理...
KL散度(Kullback-Leibler divergence) KL散度的计算公式 KL散度的基本性质 JS散度(Jensen-Shannon divergence) JS散度的数学公式 不同于KL的主要两方面 KL散度(Kullback-Leibler divergence) 又称KL距离,相对熵。KL散度是描述两个概率分布P和Q之间差异的一种方法。直观地说,可以用来衡量给定任意分布偏离真实分布的程度...
KL散度公式推导,以及为什么大于0【转】 参考:相对熵(KL散度)
KL散度公式推导,以及为什么大于0【转】 参考:相对熵(KL散度)
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,主要涉及到期望与方差的基本定义,以及两者之间的关系 发布于 2020-10-02 18:01 内容所属专栏 科研拾碎 机器学习 数学 秋千无闻 转化为latex吧 01-10 回复喜欢 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信
下面对已知均值与协方差矩阵的两个多维高斯分布之间的KL散度进行推导。当然,因为便于分布之间的逼近,Wasserstein distance可能是衡量两个分布之间差异的更好方式,但这个有点难,以后再记录。 首先定义两个$n$维高斯分布如下: $\begin{aligned} &p(x) = \frac{1}{(2\pi)^{0.5n}|\Sigma|^{0.5}}\exp\left(...