由于KL散度的非对称性,故更加方便使用的JS散度诞生 JS散度 设M=12(P+Q)M=12(P+Q) 则有 JSD(P||Q)=12KL(P||M)+12KL(Q||M)=12∑p(x)log(2p(x)p(x)+q(x))+12∑q(x)log(2q(x)p(x)+q(x))=12∑p(x)log(p(x)p(x)+q(x))+12∑q(x)log(q(x)p(x)+q(x))+
目录KL 散度 JS 散度 (Jensen-Shannon) Wasserstein 距离 KL 散度 KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益。KL 散度是是两个概率分布 和 差别的非对称性的...,JS 散度度量了两个概率分布的相似度。一般地,JS 散度是对称的,其取值是 0 到 1 之间。定义如下: 虽然 JS 散度可以对称,但有一个致命问题: 如果...
KL散度与JS散度 1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q,二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质:P表示真实分布,Q表示P的拟合分布 非负性:KL(P||Q)>=0,当P=Q时,KL(P||Q)=0; 反身性:KL(P||P)=0 非对称性:D(P||Q) ≠...
JS散度的第一项衡量当M用于近似P时的信息损失,第二项则衡量M近似Q时的信息损失。通过计算相对于平均分布M的两个KL散度的平均值,JS散度提供了一种更均衡的分布比较方法。 这种方法解决了KL散度在分布比较中的不对称性问题。JS散度不将...
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。...在计算了各商品类型下不同群体的消费金额的KL散度后,可以发现,这写
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: 混合分布 JS散度的第一项衡量当M用于近似P时的信息损失,第二项则衡量M近似Q时的...
三、JS散度 四、交叉熵 五、条件熵 六、联合熵 七、自信息(self-information) 八、互信息(mutual Information) 九、预备知识 十、参考资料 写作目的: 网上很多人都写过这个,解释的非常清楚易懂,本文就直接给出计算公式和中间的推导/变形过程,但没做过多解释。
JS 散度度量了两个概率分布的相似度,是 KL 散度的变体,解决了 KL 散度非对称的问题,其取值范围为 \left[ 0,1 \right] ,且更加平滑,其具体定义如下: JS\left( P\left\| Q \right. \right) =\small{\frac{1}{2}D_{KL}\left( P\left\| \small{\frac{P+Q}{2}} \right. \right) +\small...
目录KL散度JS散度(Jensen-Shannon) Wasserstein距离KL散度KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益。KL散度是是两个概率分布和差别的非对称性的...,JS散度度量了两个概率分布的相似度。一般地,JS散度是对称的,其取值是0 到 1之间。定义如下: 虽然JS散度可以对称,但有一个致命问题: 如果两个分配 离得很远,完全没...
JS散度是一种对称且有限的相似度度量,它基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence)构建。JS散度用于衡量两个概率分布之间的差异,通过先对两个分布取平均,再计算该平均分布与每个原始分布之间的KL散度,最后将这两个KL散度取平均得到。JS散度的值域为[0, 1],其中0表示两个分布完全相同,1表示两个分布完全没有重叠。