Kullback–Leibler divergence(KL情報量)とはKullback-Leibler divergence ( KLダイバージェンス、KL情報量 )は、2つの確率分布がどの程度似ているかを表す尺度です。 定義は以下のようになります。KL(p||q)=∫−∞∞p(x)lnp(x)q(x)dx...
(2006)). パラメータの 1対 1変換に対して不変な 無情報事前分布として Jeffreysの事前分布がよく知られており,これは Fisher情報量の 平方根に比例した形をしている (Jeffreys (1961)). この事前分布は,適当な正則条... 橋本 真太郎,小池 健一 - 京都大学数理解析研究所 被引量: 0发表: ...
被引量: 0发表: 1999年 <論文>Kullback-Leibler情報量における合成積不等式(能勢信子先生,中村一雄先生追悼号) In this paper, with the Kullback-Leibler divergence as cost function, we use the relative gratitude to deduce a separation algorithm for communication sign... 秋本,義久,西田,... - 経...
M Seki - 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 被引量: 2发表: 2014年 Divergence Measures Estimation and Its Asymptotic Normality Theory Using Wavelets Empirical Processes the general of \\phi -divergences measures, which includes the most common divergence measures : Re...