KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量概率分布相似度的指标,它作为经典损失函数被广泛地用于聚类分析与参数估计(如估计量化系数)等机器学习任务中。 网上好多用太空蠕虫的例子说明KLD的概念,虽然生动,但感觉深度还不够,本文是建议在网上大量KLD资料的仔细研究后,加上个人的理解并整理所得。
在建模过程中,一般要量化模型优劣,或构建目标函数进行梯度回传,KL散度(Kullback-Leibler Divergence)或称交叉熵(Cross-Entropy Loss)就是一个衡量分布间差异的不错度量(虽然不是距离)。 1. 定义 连续型:离散型:KL(p||q)=Ep(logpq)连续型:KL(p||q)=∫∞p(x)logp(x)q(x)dx离散型:KL(p||q)...
功率谱密度KL散度(Kullback–Leibler divergence),也称为相对熵(relative entropy)或KL散度,是一种用于量化两个概率分布之间的差异的度量方法。它由Kullback和Leibler在20世纪50年代提出,并在信息论、统计学和机器学习等领域得到了广泛应用。 KL散度定义如下: KL(P||Q) = Σ P(x) * log(P(x) / Q(x)) 其...
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: 一般情况下,我们得到的数据都是离散的。 KL 散度 KL 散度 KL ...
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross Entropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。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...
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(Kullback-Leibler Divergence)是信息论中一个非常重要的概念,它用于度量两个概率分布之间的差异。当我们讨论两个概率分布P和Q时,KL散度表示为D(P||Q),其定义如下: D(P||Q) = ∑ P(x) * log(P(x)/Q(x)) 其中,P和Q是两个概率分布,P(x)和Q(x)分别是它们在x点的概率值。 对于D(P||Q...
在数理统计中Kullback–Leibler divergence, (又称相对熵/KL散度)是一个衡量一个概率分布 与另一个参照概率分布 之间不同程度的度量。一个简单的解释便是当实际分布为 但是用 作为模型时的差距。在简单的情况下,相对熵为0表明这两个分布有相同数量的信息。相对熵是非负函数。
KL散度(Kullback–Leibler divergence) KL散度是度量两个分布之间差异的函数。在各种变分方法中,都有它的身影。 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 参考:http://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6898212.html 一维高斯分布的KL散度 &nb...
要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义,可以从熵(Entropy) -> KL散度(Kullback-Leibler Divergence) -> 交叉熵这个顺序入手。当然,也有多种解释方法[1]。 先给出一个“接地气但不严谨”的概念表述: 熵:可以表示一个事件A的自信息量,也就是A包含多少信息。