相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 \(x\) 有两个单独的概率分布 \(P(x)\) 和 \(Q(x)\),我们可以使用 KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)来衡量这两个分布的差异,这个相当于信息论范畴的均方差。 KL散度的计算公式: \[D_{KL}(p||q)=\sum_{j=1}^n p(x_j) \ln{p(x_...
要在Matlab中实现KL散度的计算,首先需要理解KL散度的数学公式,然后利用Matlab中适当的函数和语法将其转化为代码。 The mathematical formulation of KL divergence between two probability distributions P and Q is given by the formula: D_KL(PQ) = Σ P(x) log(P(x) / Q(x)). This formula calculates ...
2019-12-17 08:39 −首先KL散度是一种距离,就是两个熵相减得到的差值。用基于P的编码去编写来自P或Q的样本。让两者相减,得到基于P的编码的P或Q的样本所产生的信息量,也就是基于同一个条件下,两个分布的差异,差异也就是距离。 熵的定义公式中,log函数不局限于固定的底,不同的... ...
KL散度与JS散度的计算公式参考:相似性度量 - 凯鲁嘎吉 - 开发者的网上家园 1. MATLAB程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 function[score_KL, score_JS] = KL_JS_div(vec1, vec2) % Input: vec1: vector 1, vec2: vector 2 % Output: scor...
MATLAB⼩函数：计算KL散度与JS散度 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 问题：给定两个向量，计算这两个向量之间的Kullback-Leibler Divergence与Jensen-Shannon Divergence。KL散度与JS散度的计算公式参考：1. MATLAB程序 function [score_KL, score_JS] = KL_JS_div(vec1, vec2)% Input: vec1: vector 1, vec2: ...
步骤1:先定义KLdiv函数: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map map1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap))); map2 = im2double(...
损失函数 (一) L1损失 使用L1损失函数也被叫做最小化绝对误差(Least Abosulote Error)。这 个名称非常的形象。 LAE 就是最小化真实值yi和预测值 f(xi) 之间差值 DL1的绝对值的和。 这里的 DL1其实就是平均绝对误差(MAE),使用L1 损失函数也就是min DL1 ...
最小化高维空间和低维空间中概率分布之间的差异。t-SNE采用一种名为KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的优化方法来衡量这两个概率分布之间的差异,并通过梯度下降等算法来最小化这个差异。通过这种方式,t-SNE可以使得低维空间中的数据点分布尽量保持高维空间中的相似关系。
在Matlab中实现KL变换,首先需要将概率分布P和Q表示为适当的数据结构,通常是向量或矩阵。接着,可以使用内置函数或自定义代码来计算KL散度。以下是一个简单的例子,展示了如何在Matlab中实现KL变换: ```matlab function klDivergence = computeKLD(P, Q) % 检查输入是否合法,确保P和Q具有相同的维度 if ~isequal(si...
kl_div = P(common_indices) .* log(P(common_indices) ./ Q(common_indices)); loss = sum(kl_div,"all"); end 除此之外,这个模型的网络层算子并没有什么特殊的地方,所以,我们可以调用MATLAB内置的网络层库,搭建模型,再将其定义为dlnetwork对象,使用自定义的KLDivLoss函数,计算KL散度损失,对模型进行自...