显然交叉熵是相对熵的第一部分,因为在通常情况下我们是已知,即第二部分是常量,此时交叉熵和相对熵是一个线性关系,在考虑计算量的情况下,所以我们通常都用这部分交叉熵来做。 JS散度(Jensen-Shannon divergence):为了解决相对熵(KL散度不对称的问题),对KL散度进行变体。 [公式] 信息增益(information gain):在...
1|1KL散度(KL divergence) 假设我们是一组正在广袤无垠的太空中进行研究的科学家。我们发现了一些太空蠕虫,这些太空蠕虫的牙齿数量各不相同。现在我们需要将这些信息发回地球。但从太空向地球发送信息的成本很高,所以我们需要用尽量少的数据表达这些信息。我们有个好方法:我们不发送单个数值,而是绘制一张图表,其中 X ...
JS散度(Jensen-Shannon divergence):为了解决相对熵(KL散度不对称的问题),对KL散度进⾏变体。[公式]信息增益(information gain):在⼀个训练集上,⽤来衡量⼀个变量A对其的影响。⽐如西⽠熟不熟,它本⾝有⼀个熵。但是通过⽠蒂、纹理等可以减少判断的不确定性,往往最能使我们确定⽠熟的变量...
CrossEntropy(p,q)=−∑x∈Xp(x)logq(X) 7. KL divergence D(p||q)=∑x∈Xp(x)logp(x)q(x)=∑x∈Xp(x)logp(x)−p(x)logq(x)=CrossEntropy(p,q)−H(p) 其他link: pytorch 公式 nn.KLDivLoss() F.kl_div(log(x),y,others) x需要先取log 再进入,主要是pytorc...
互信息 互信息(Mutual Information)可以被看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者...详解熵、最大熵、联合熵和条件熵、相对熵以及互信息之间的关系 信息量的定义 某事件发生的概率小,则该事件的信息量大。 定义随机变量XX的概率分布为P(X)P(X),XX的信息量为:h(X)=−log2P(X)h...
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...
它由信息论中的Kullback-Leibler散度衍生而来,也被称为相对熵(relative entropy)或信息散度(information divergence)。 KL散度被广泛应用于机器学习、统计学、信息论等领域,用于比较两个概率分布的相似性或差异性。在机器学习中,KL散度常被用作优化目标或评价指标,帮助解决分类、回归、聚类等问题。 KL散度的计算公式...
相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler divergence),用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话:KL散度可以被用于计算代价,而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单,所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个事件/分布之间的不同:KL散度 ...
说一些可能比较有用的吧 JS散度(Jensen-Shannon divergence)余弦相似度,是一种通过计算两个向量的夹角...
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