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))+
KL散度的理解 转自:https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 浅谈KL散度 一、第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leiblerdivergence,简称KLD),信息散度(informationdivergence),信息增益(information gain)。 KL散度...
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...
本文旨在梳理信息熵 (Entropy)、条件熵 (Conditional Entropy)、交叉熵 (Cross-Entropy)、KL 散度 (Kullback–Leibler Divergence) 以及 JS 散度 (Jensen–Shannon Divergence) 等概念之间的联系与差异。 参考链接: 信息论概念详细梳理:信息量、信息熵、条件熵、互信息、交叉熵、KL散度、JS散度机器学习方法—信息论:...
KL散度很容易梯度消失,KL 散度假设这两个分布共享相同的支撑集(也就是说,它们被定义在同一个点集上)。如果2个分布相聚太远或者2个分布之间没有重叠,计算出来的值为无穷大。 2.JS散度 JS散度的取值范围在0-1之间,完全相同时为0 JS散度是对称的 fromscipyimportstatsimportnumpy as np ...
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...
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...
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...
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...