KL散度是度量兩個分布之間差異的函數。在各種變分方法中,都有它的身影。 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 一維高斯分布的KL散度 多維高斯分布的KL散度: KL散度公式為: ...
KL距離,是Kullback Leibler差異 Kullback Leibler Divergence 的簡稱,也叫做相對熵 Relative Entropy 。它衡量的是相同事件空間里的兩個概率分布的差異情況。其物理意義是:在相同事件空間里,概率分布P x 的事件空間,若用概率分布Q x 編碼時,平均每個基本事件 符號 編碼長度增加了多少比特。我們用D P Q 表示KL距離,計算公式如下: 當 ...
2014-02-18 16:40 0 27676 推薦指數:
KL散度是度量兩個分布之間差異的函數。在各種變分方法中,都有它的身影。 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 一維高斯分布的KL散度 多維高斯分布的KL散度: KL散度公式為: ...
相對熵(relative entropy)又稱為KL散度(Kullback–Leibler divergence,簡稱KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是兩個概率分布P和Q差別的非對稱性的度量 ...
在信息論和概率論中,KL散度描述兩個概率分布\(P\)和\(Q\)之間的相似程度。 定義為: \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...
KL DivergenceKL( Kullback–Leibler) Divergence中文譯作KL散度,從信息論角度來講,這個指標就是信息增益(Information Gain)或相對熵(Relative Entropy),用於衡量一個分布相對於另一個分布的差異性,注意,這個指標不能用 ...
L lower是什么? L lower, 既然大於,那么多出來的這部分是什么?如下推導: 得出了KL的概念,同時也自然地引出了latent variable q。 ...
KL距離,是Kullback-Leibler差異(Kullback-Leibler Divergence)的簡稱,也叫做相對熵(Relative Entropy)。它衡量的是相同事件空間里的兩個概率分布的差異情況。其物理意義是:在相同事件空間里,概率分布P(x)對應的每個事件,若用概率分布 Q(x ...
之前說過Kullback-Leibler,KL距離是Kullback-Leibler差異(Kullback-Leibler Divergence)的簡稱,也叫做相對熵(Relative Entropy),今天首先用java簡單的實現了兩段文字的KL距離。java代碼 ...
JS divergence是Kullback-Leibler divergence的一個變種,轉換方式如下: J(P,Q)=1/2*(D(P∣∣R)+D(Q∣∣R)) 這里的R=1/2*(P+Q) D(P||R)就是KL divergence flexmix是一個計算KL ...