定义3.1 [KL-散度]: 给定取值集合均为 X 的两个离散随机变量 X 和X^ ,我们记二者的 KL-散度 (Kullback–Leibler divergence) 为 D(X‖X^) 或者D(pX‖pX^) ,定义为 D(X‖X^)=D(pX‖pX^):=EX(log2pX(X)pX^(X))=∑x∈XpX(x)log2pX(x)pX^(x)KL-散度也被称为相对熵 (Relative...
它都叫divergence了，当然不是distance/metric。divergence是二阶的（微分意义下），distance/metric是一阶...
因为它们都有相似的概率意义,比如说pinsker's theorem保证了KL-divergence是total variation metric的一个tight bound. 其它divergence metric应该也有类似的bound,最多就是order和常数会差一些。而且,用这些divergence定义的minimization问题也都会是convex的,但是具体的computation performance可能会有差别,所以KL还是用的多。
当且仅当两分布相同时,KL-divergence等于0。 === 举一个实际的例子吧:比如有四个类别,一个方法A得到四个类别的概率分别是0.1,0.2,0.3,0.4。另一种方法B(或者说是事实情况)是得到四个类别的概率分别是0.4,0.3,0.2,0.1,那么这两个分布的KL-Distance(A,B)=0.1*log(0.1/0.4)+0.2*log(0.2/0.3)+0.3*log(...
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
KL散度(Kullback-Leibler divergence)和余弦距离(Cosine distance)是在信息论和机器学习中常用的两种度量方法,用于衡量两个概率分布或向量之间的差异。 KL散度,也称为相对熵,用来衡量两个概率分布之间的差异。给定两个离散概率分布P和Q,它们的KL散度定义为:KL(P||Q) = Σ(P(i) * log(P(i)/Q(i))) 其中,...
KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy)。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。 KL距离全称为Kullback-Leibler Divergence,也被称为相对熵。公式为: 感性的理解,KL距离可以解释为在相同的事件空间P(x)中两个概率P(x)和Q(x)分布的差异情况...
KL就是KL Divergence(相对熵)吧 用信息论来解释的话 是用来衡量两个正函数是否相似 飞羽(346723494) 20:25:57 对, 就是相对熵 Wilbur_中博(1954123) 20:27:06 嗯,我们现在有一个分布p,很多时候是后验分布,但它形式复杂,所以想用形式比较简单的q去近似p。其实也可以直接用后验分布的统计量,比如mode或mean...
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...
当且仅当两分布相同时,KL-divergence等于0。 举一个实际的例子吧:比如有四个类别,一个方法A得到四个类别的概率分别是0.1,0.2,0.3,0.4。另一种方法B(或者说是事实情况)是得到四个类别的概率分别是0.4,0.3,0.2,0.1,那么这两个分布的KL-Distance(A,B)=0.1*log(0.1/0.4)+0.2*log(0.2/0.3)+0.3*log(0.3/...