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 ) = ...
https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 https://hsinjhao.github.io/2019/05/22/KL-DivergenceIntroduction/机器学习数学基础 MorStar 粉丝- 2 关注- 10 +加关注 0 上一篇: Windows10 下安装 detectron2 下一篇: JS散度(Jensen–Shannon divergence) ...
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)作为一个基础概念,在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失。本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。...
下面的定理给出了变分距离与 KL-散度的大小关系。 引理3.5 [Pinsker 不等式]: D\big(X\|\hat{X}\big)\geq\frac12\log_2(e)\|P_X-P_{\hat{X}}\|_1^2\\证明:仍记 \mathcal{A}:=\{x\in\mathcal{X}:p_X(x)>p_{\hat{X}}(x)\} ,根据引理 3.4 之 (1) 有\frac12\|P_X-P_{...
我们是不能说P1分布与Q1分布之间的差距要小于P2分布与Q2分布之间的差距的,因为这两者是不具有比较性的。 只有当 H(P || Q1)=0.1 H(P || Q2)=0.2 时,我们可以说P分布与Q1分布之间的差距要小于P分布与Q2分布之间的差距的,也就是此时才可以说P与Q1的分布差距小于P与Q2的分布的。
1、KL散度的概念 KL散度(Kullback-Leibler Divergence)一般用于度量两个概率分布函数之间的“距离”,其定义如下(参考文献[2]、[4]): KL\left[ P\left( X \right) || Q \left( X \right) \right] = \sum_{x\i…
python KL散度怎么计算,在pca算法中,使用到了一种信息论的理念即KL散度,它对提高模型的可解释性有显著的足以用,同时KL散度在估计两个模型之间的差异性方面也有非常大的作用,简单来说KL散度,就是通过两个模型之间信息熵的差值的期望,来实现评估的作用,它可以实现模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37452654 https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85064685 交叉熵和相对熵 相对熵(KL散度) KL 散度:衡量每个近似分布与真实分布之间匹配程度的方法: \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N} p\left(x_{i}\right) \log... ...
机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 撰写了系列博客文章,旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文介绍了 KL 散度(KL divergence)的基本数学概念和初级应用。 基础概念 首先让我们确立一些基本规则。我们将会定义一些我们需要了解的概念。
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)作为一个基础概念,在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失。本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。 KL散度 KL散度,也称为相对熵,是衡量两个概率分布P和Q之间差异的有效方法。