KL散度(Kullback-Leibler Divergence)介绍及详细公式推导 风之竹叶 KL散度估计 原文: Approximating KL Divergence为什么要估计计算完整的KL散度非常消耗资源p和q没有闭式解在LLM强化学习中,一般保存的是目标token的log-prob方法一个好的估计是无偏且低方差的, log\f… 白发渔樵发表于LLM 理解Kullback–Leibler 散度的...
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个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等机器学习任务中。今天,我们来唠一唠这个KL散度,主要从以下几个角度对KL散度进行理解: KL散度的定义与基本性质。 从采样角度出发对KL散度进行直观解释:KL散度描述了我们用分布Q来估计数据的真...
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。 考虑两个概率分布 和 。通常, 表示...
KL散度(Kullback-Leibler_divergence) KL-divergence,俗称KL距离,常用来衡量两个概率分布的距离。 1. 根据shannon的信息论,给定一个字符集的概率分布,我们可以设计一种编码,使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。假设这个字符集是X,对x∈X,其出现概率为P(x),那么其最优编码平均需要的比特数等于这个...
KL 散度(Kullback-Leibler Divergence),也称为相对熵(Relative Entropy),是用来衡量两个概率分布之间的差异。KL 散度常用于信息论和统计学中,它可以用来比较两个概率分布之间的相似性或差异程度。 对于两个离散概率分布 P 和 Q,它们的 KL 散度定义如下: ...
相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数。 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示...
香农熵图像 Cross-Entropy:p(x)对I(q)的平均 直观上,交叉熵是信息在不同分布下的平均 KL divergence(Relative entropy/Information gain): 又叫相对熵( = 交叉熵 - shannon熵;非对称:KL(P/Q) KL(Q/P),亦不满足三角不等式,故不是距离; 计算实例:...
KL散度，全称为Kullback-Leibler Divergence，是衡量两个概率分布相似度的指标，被广泛应用在机器学习中，特别是聚类分析与参数估计。本文将从定义与基本性质、直观解释以及应用方面探讨KL散度。KL散度定义涉及两个概率分布，离散随机变量的定义为:[公式]而连续随机变量的定义为:[公式]连续情况下的KL散度可视...
KL散度(Kullback-Leibler divergence),散度用于量化使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息量。散度是基于信息论的概念,而信息的传递方向是有
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 一维高斯分布的KL散度 多维高斯分布的KL散度: KL散度公式为: