KL散度（KL divergence） 全稱：Kullback-Leibler Divergence。 用途：比較兩個概率分布的接近程度。在統計應用中，我們經常需要用一個簡單的，近似的概率分布 f * 來描述。 觀察數據 D 或者另一個復雜的概率分布 f 。這個時候，我們需要一個量來衡量 ...

KL散度理解以及使用pytorch計算KL散度 計算例子： ...

原文地址Count Bayesie 這篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的學習筆記，原文對 KL散度 的概念詮釋得非常清晰易懂，建議閱讀 相對熵，又稱KL散度( Kullback ...

一、第一種理解　　 　　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 ...

淺談KL散度 一、第一種理解　　 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 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 一、第一種理解　　 　　相對熵（relative entropy）又稱為KL散度（Kullback–Leibler divergence，簡稱KLD），信息散度（information ...

1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述兩個概率分布P和Q差異的一種測度。對於兩個概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性質：P表示真實分布，Q表示P的擬合分布 非負性：KL(P||Q)>=0，當P=Q時，KL(P ...

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 ...