KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个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等机器学习任务中。今天,我们来唠一唠这个KL散度,主要从以下几个角度对KL散度进行理解: KL散度的定义与基本性质。 从采样角度出发对KL散度进行直观解释:KL散度描述了我们用分布Q来估计数据的真...
此时 神经网络是近似函数,使用目标函数来得到网络是否良好的信息.训练神经网络时降低目标函数的损失. Variational Autoencoder即是结合KLdiv来做.更广泛的是Variational Bayesian Methods,使用Monte Carlo来做.此时使用KL div来生成最优近似分布,更有效地计算积分。python库:http://edwardlib.org/...
Kullback-Leibler发散度1. It intraduces a calculation method of blind signal processing based on Kullback-Leibler distance function and natural gradient learning in details. 介绍Kullback-Leibler发散度,推导基于该发散度和自然梯度算法的盲信号处理的计算方法,并通过一个仿真实例说明运用该方法对车辆轮胎噪音...