KL散度是度量两个分布之间差异的函数。在各种变分方法中，都有它的身影。 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 一维高斯分布的KL散度 多维高斯分布的KL散度： KL散度公式为： ...

相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量 ...

在信息论和概率论中，KL散度描述两个概率分布\(P\)和\(Q\)之间的相似程度。 定义为： \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...

KL DivergenceKL（ Kullback–Leibler） Divergence中文译作KL散度，从信息论角度来讲，这个指标就是信息增益（Information Gain）或相对熵（Relative Entropy），用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性，注意，这个指标不能用 ...

L lower是什么？ L lower, 既然大于，那么多出来的这部分是什么？如下推导： 得出了KL的概念，同时也自然地引出了latent variable q。 ...

KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是：在相同事件空间里，概率分布P(x)对应的每个事件，若用概率分布 Q(x ...

之前说过Kullback-Leibler，KL距离是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy），今天首先用java简单的实现了两段文字的KL距离。java代码 ...

JS divergence是Kullback-Leibler divergence的一个变种，转换方式如下： J(P,Q)=1/2*(D(P∣∣R)+D(Q∣∣R)) 这里的R=1/2*(P+Q) D(P||R)就是KL divergence flexmix是一个计算KL ...