高斯分布是一类非常重要的概率分布,在概率统计,机器学习中经常用到。 一维高斯分布 一维高斯分布的概率密度函数(pdf)形式为: 红色的曲线是标准的正态分布,即均值为0,方差为1的正态分布。 我们可以采用以下方程从均值为 μ 标准差为 σ 的高斯分布中采样(再参数化技巧 ...
https: blog.csdn.net wangpeng article details 多变量高斯分布之间的KL散度 KL Divergence 多变量高斯分布的公式推导 https: zhuanlan.zhihu.com p 单变量高斯分布的公式推导 ...
2020-03-17 17:54 0 640 推荐指数:
高斯分布是一类非常重要的概率分布,在概率统计,机器学习中经常用到。 一维高斯分布 一维高斯分布的概率密度函数(pdf)形式为: 红色的曲线是标准的正态分布,即均值为0,方差为1的正态分布。 我们可以采用以下方程从均值为 μ 标准差为 σ 的高斯分布中采样(再参数化技巧 ...
在深度学习中,我们通常对模型进行抽样并计算与真实样本之间的损失,来估计模型分布与真实分布之间的差异。并且损失可以定义得很简单,比如二范数即可。但是对于已知参数的两个确定分布之间的差异,我们就要通过推导的方式来计算了。 下面对已知均值与协方差矩阵的两个多维高斯分布之间的KL散度进行推导 ...
多元高斯分布的KL散度 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 首先声明,本人是概率论方面的小白,此篇文章纯属自学笔记,文中所有内容可能摘抄自不同的平台,集百家之长,不用作商业用途。非常感谢各位大佬的知识共享,都会标明出处,如果对各位造成了侵权,欢迎指出,将对文章内内容进行修改和删除 ...
概率分布P和Q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 ...
一、第一种理解 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 ...
原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记,原文对 KL散度 的概念诠释得非常清晰易懂,建议阅读 KL散度( KL divergence ...
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 ...
step1 生成服从U(0,1)分布的u1,u2; step2 令 y = [-2*ln(u1)]^0.5*sin(2*pi*u2); step3 令 x = miu + y*delta,其中miu为均值,delta为标准差 代码: clear all; close ...