1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性质：P表示真实分布，Q表示P的拟合分布 非负性：KL(P||Q)>=0，当P=Q时，KL(P ...

KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标 1. KL散度 KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布 P">P 和 Q">Q (概率分布P(x)和Q(x)) 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于 Q">Q 的编码 ...

MATLAB小函数：计算KL散度与JS散度 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 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 ...

1. KL散度 KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布 $P$ 和 $Q$ 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于 $Q$ 的编码来编码来自 $P$ 的样本平均所需的额外的位元数。 典型情况下，$P$ 表示数据的真实分布，$Q$ 表示 ...

熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件发生的可能性大，信息量少；事件发生的可能性小，其信息量大。 即一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，比如说现在在下雨，然后有个憨憨跟你说今天有雨，这对你了解获取天气的信息没有任何用处。但是有人跟你说明天可能也下雨，这条信息就比前一条 ...

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： \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...

JS散度相似度衡量指标。 https://blog.csdn.net/wateryouyo/article/details/52831115 https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/80614422?utm_source=copy ...

1. 概述 KL散度存在不对称性，为解决这个问题，在KL散度基础上引入了JS散度。 \[J S\left(P_{1} \| P_{2}\right)=\frac{1}{2} K L\left(P_{1} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right)+\frac ...