1. KL散度定义 两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量; 参与计算的一个概率分布为真实分布,另一个为理论(拟合)分布,相对熵表示使用理论分布拟合真实分布时产生的信息损耗。 设P(x),Q(x) 是随机变量 X 上的两个概率分布,则在离散随机变量的情形下,KL散度的定义为: KL(P‖Q)=∑P(x)...
在这篇文章中,我们将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中,我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。 让我们从一个问题开始我们的探索。假设我们是太空科学家,正在访问一个遥远的新行...
Kullback-Leibler 散度的公式如下: KL(Pa || Pd) = ∑yPa(y)*log[Pa(y)/Pd(y)] 它是機率 Pa(y) 和 Pd(y),其中期望由機率 Pa(y) 加權之間的對數差的期望值。這不是分布之間的真實距離,因為它是非對稱的,並且不滿足三角形不等式。執行程序使用自然對數,以 nats 為單位給 KL。使用不同的對數基數會...
KL 散度的计算公式 KL散度(Kullback-Leibler散度)是一种衡量两个概率分布之间差异性的度量方法。 KL 散度是对熵公式的轻微修改。假定有真实的概率分布 p (一般指观察值,样本)和近似分布 q(一般指预测模型的输出),那两者的差异如下(离散型): DKL(p∣∣q)=∑i=1Np(xi)⋅(logp(xi)−logq(xi)...
使用KL散度测量丢失的信息 Kullback-Leibler散度只是对我们的熵公式的略微修改。不仅仅是有我们的概率分布p,还有上近似分布q。然后,我们查看每个log值的差异: 本质上,我们用KL散度看的是对原始分布中的数据概率与近似分布之间的对数差的期望。再说一次,如果我们考虑log2,我们可以将其解释为“我们预计有多少比特位的...
给出实现代码: defget_kl(): mean0, log_std0, std0 = policy_net(Variable(states)) mean1 = Variable(mean0.data) log_std1 = Variable(log_std0.data) std1 = Variable(std0.data) kl = log_std1 - log_std0 + (std0.pow(2) + (mean0 - mean1).pow(2)) / (2.0* std1.pow(2...
Kullback-Leibler(KL)散度 1.概要 在这篇文章中,将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中,我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
关于KL散度的笔记：一、定义与基本性质 定义：KL散度是衡量两个概率分布相似度的指标，涉及两个概率分布P和Q。对于离散随机变量，其定义为概率分布P相对于Q的KL散度为各取值上P的概率对数值与Q的概率值之差的期望值；对于连续随机变量，则为相应概率密度函数的类似定义。 非负性：KL散度具有非负性，...
相对熵，也称Kullback-Leibler散度，是衡量两个概率分布之间差异的度量。在统计学和信息论中，它常用于比较实际分布与模型分布之间的差距。相对熵为0表示两个分布具有相同信息量。其非负性质表明，使用模型分布编码实际分布时，平均编码位数不会减少。给定两个概率分布P和Q，相对熵定义为：在离散概率分布的...
问t实现: Kullback-Leibler发散EN像在1中一样，the的工作原理是逐步减少Kullback (KL)散度，直到满足...