统计距离（Statistical Distance）统计距离的定义 在欧式空间，如果要衡量两个n维空间中的点x=(x1,⋯,xn)和y=(y1,⋯,yn)∈Rn之间的距离，通常可以使用Lp−范数来进行描述，其数学公式是：d(x,y)=(∑i=1n|xi−yi|p)1/p,1≤p<+∞.d(x,y)=max1≤i≤n|xi−yi|,p=+∞.在统计学中，如果...
\mathcal{X} 上的两个分布 p_X 和p_{\hat{X}} 之间的变分距离 (variational distance) 定义为: \|p_X-p_{\hat{X}}\|_1:=\sum_{x\in\mathcal{X}}\left|p_X(x)-p_{\hat{X}}(x)\right|\\变分距离又被称作全变差距离 (Total variation distance)、统计距离 (statistical distance) 等。
网络距离 网络释义 1. 距离 KL距离,KL... ... ) KL divergence 距离 )KL-distance距离) Kullback Leibler information distance 信息距离 ... www.dictall.com|基于2个网页 例句
function klDistance(p, q) { let distance = 0; for (let i = 0; i < p.length; i++) { if (p[i] !== 0 && q[i] !== 0) { distance += p[i] * Math.log(p[i] / q[i]); } } return distance; } function jsDistance(p, q) { const m = p.map((value, index) =>...
从上面可以看出, KL散度是不对称的。即KL-Distance(A,B)!=KL-Distance(B,A) KL散度是不对称的,当然,如果希望把它变对称, Ds(p1, p2) = [D(p1, p2) + D(p2, p1)] / 2. 二、第二种理解 今天开始来讲相对熵,我们知道信息熵反应了一个系统的有序化程度,一个系统越是有序,那么它的信息熵就越...
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这个里面有正的,有负的,可以证明KL-Distance()>=0. 从上面可以看出, KL散度是不对称的。即KL-Distance(A,B)!=KL-Distance(B,A) KL散度是不对称的,当然,如果希望把它变对称, Ds(p1, p2) = [D(p1, p2) + D(p2, p1)] / 2. 二、第二种理解 ...
KL distance functionfalse alarm probabilitydetection probabilityCognitive Radio (CR) has been identified as a promising technology for recycling underutilized frequency bands. Proper detection of frequency voids a.k.a. spectrum sensing is the fundamental necessity to accomplish the objective. In this ...
这个里面有正的,有负的,可以证明KL-Distance()>=0. 从上面可以看出, KL散度是不对称的。即KL-Distance(A,B)!=KL-Distance(B,A) KL散度是不对称的,当然,如果希望把它变对称, Ds(p1, p2) = [D(p1, p2) + D(p2, p1)] / 2 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...
我们考虑用HellingerDistance来替代KLDistance DH(y||x)2=12∑k(yk−xk)2−DH2(y||x)=−1+∑kykxk−DH2(y||x)=−1+xk 我们可以比较一下两者的区别,对于独热向量来说,其实正好差一个指数函数 −DH2(y||x)=−1+xk=−1+exp12logxk=−1+exp(c−12DKL(y||x)) ...