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。
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...
对于我们的二项式近似: 如我们所见,使用二项式分布所损失的信息大于使用均匀分布所损失的信息。如果我们必须选择一个来代表我们的观察结果,那么最好还是坚持使用均匀分布。 KL散度不是距离 将KL散度视为距离度量可能很诱人,但是我们不能使用KL散度来测量两个分布之间的距离。这是因为KL散度不是对称的。例如,如果我们将...
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。 2.公式 KL散度起源于信息论。信息论的主要目标是量化数据中有多少信息。信息论中最...
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...
KL散度(Kullback-Leibler divergence),散度用于量化使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息量。散度是基于信息论的概念,而信息的传递方向是有
通过最小化KL散度来学习数据的复杂近似分布，这在处理复杂数据集时尤其有用。总结来说，KL散度是一种强大的工具，帮助我们选择最佳近似模型，减少信息损失，并在神经网络和概率统计中发挥关键作用。理解并利用好KL散度，可以提升数据处理和模型优化的效率。
KL散度是非对易的，即[公式]。这意味着两个概率分布之间的KL散度不等于其逆序度量。值域方面，KL散度可趋向于无穷，这在概率分布显著不同的情况下出现。从采样角度，KL散度描述了使用估计分布来逼近真实分布的编码损失。通过多次观测，可直观理解KL散度反映估计准确度。通过几何平均数描述观测序列，KL散度...
1. Kullback-Leibler 散度: 在概率论,信息论中我们往往得考虑两个概率分布(更一般的,测度)的差异度,一种衡量方式就是所谓的用Kullback-Leibler散度(或者称距离)表征两个测度(分布)的差异度,其定义如下: 定义1.1 :P,QP,Q是样本空间(Ω,G)(Ω,G)上的两个概率测度,并且P关于QP关于Q绝对连续,则我们定义P,QP...
KL散度，全称Kullback-Leibler Divergence，是一种衡量两个概率分布之间差异的重要概念。它在信息论和机器学习中扮演着核心角色。KL散度的核心在于它定义了一个从一个概率分布（比如P）到另一个概率分布（比如Q）的信息流动，本质上是衡量了从一个分布转移到另一个分布时，信息的损失程度。KL散度涉及信息...