https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 上一篇文章我们简单介绍了信息熵的概念,知道了信息熵可以表达数据的信息量大小,是信息处理一个非常重要的概念。 对于离散型随机变量,信息熵公式如下: H(p)=H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)]=−∑ni=1p(x)logp(x) H ( p ) = H ( X ) = ...
一、第一种理解 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...
https://blog.csdn.net/weixin_33869377/article/details/86808243 https://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/25368183 郑华滨:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN KL散度、JS散度、Wasserstein距离 如何通俗的解释交叉熵与相对熵?
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量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(如估计量化系数)等机器学习任务中。 网上好多用太空蠕虫的例子说明KLD的概念,虽然生动,但感觉深度还不够,本文是建议在网上大量KLD资料的仔细研究后,加上个人的理解并整理所得。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27061325/article/details/95040888 【本文讨论的问题】: 若已知n个已知的真实值为 ,且 现在有相应的n个未知的预测值 ,且 X, Y为定值。问这些未知的预测变量满足什么条件时,可以使得 达到最大? 【解答】: 利用拉格朗日乘数法求解。
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 PQ (概率分布P(x)和Q(x)) 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于 QPPQP 的近似分布 定义如下: 因为对数函数是凸函数,所以KL散度的值为非负数。 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KL散度越小。
KL散度又叫相对熵,是描述两个概率分布差异的一种方法,有人将KL散度称为KL距离,但实际上它不满足距离概念中的两个条件,a、对称性,即D(P||Q)=D(Q||P); b、三角不等式; 2、有什么样的作用 模型效果好不好,在数据划分上大有讲究,如果训练集与测试集数据分布不满足同分布,模型表现必然不会太好,因此划分...
3. KL散度怎么算 看了下其他人的回答，感觉都不是很满意，太不直观了还是。我其实很理解题主的，...
期望\mu可以根据以下积分得到：\mu = \int_\mathbb{R} {xf\left( x \right)dx} \\其中f\...
参考https://blog.csdn.net/haolexiao/article/details/70142571 信息量 信息量表示一个信息所需要的编码长度。而一个信息的编码长度跟其出现的概率呈负相关,因为一个短编码的代价也是巨大的,因为会放弃所有以其为前缀的编码方式,比如字母”a”用单一个0作为编码的话,那么为了避免歧义,就不能有其他任何0开头的编码...