信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距離
信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距離 交叉熵（cross entropy）是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題的時候，沒有過多的注意，直接調用現成的庫，用起來也比較方便。最近開始研究起對抗生成網絡（GANs），用到了交叉熵 ...
原文：KL散度、JS散度、Wasserstein距離
. KL散度 KL散度又稱為相對熵，信息散度，信息增益。KL散度是是兩個概率分布 P 和 Q 之間差別的非對稱性的度量。 KL散度是用來 度量使用基於 Q 的編碼來編碼來自 P 的樣本平均所需的額外的位元數。 典型情況下， P 表示數據的真實分布， Q 表示數據的理論分布，模型分布，或 P 的近似分布。 定義如下： 因為對數函數是凸函數，所以KL散度的值為非負數。 有時會將KL散度稱為KL距離， ...
2019-03-20 10:18 0 3411 推薦指數：
相關推薦
KL散度與JS散度
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 ...
【深度學習】K-L 散度，JS散度，Wasserstein距離
度量兩個分布之間的差異 （一）K-L 散度 K-L 散度在信息系統中稱為相對熵，可以用來量化兩種概率分布 P 和 Q 之間的差異，它是非對稱性的度量。在概率學和統計學上，我們經常會使用一種更簡單的、近似的分布來替代觀察數據或太復雜的分布。K-L散度能幫助我們度量使用一個分布來近似另一 ...
兩分布間距離的度量：MMD、KL散度、Wasserstein 對比
MMD：最大均值差異 Wasserstein距離[1] 實驗 數據來源 Amazon review benchmark dataset. The Amazon review dataset is one of the most widely used benchmarks ...
KL散度(KL divergence, JS divergence)
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： \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...
距離度量--熵，KL散度，JS散度，GAN相關應用
目錄 香農信息量、信息熵、交叉熵 KL散度（Kullback–Leibler divergence） JS散度(Jensen-Shannon divergence ) Wasserstein距離 幾種距離對比 GAN相關應用 一、香農信息量、信息熵、交叉熵 香農 ...
熵、交叉熵、KL散度、JS散度
熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件發生的可能性大，信息量少；事件發生的可能性小，其信息量大。 即一條信息的信息量大小和它的不確定性有直接的關系，比如說現在在下雨，然后有個憨憨跟你說今天有雨，這對你了解獲取天氣的信息沒有任何用處。但是有人跟你說明天可能也下雨，這條信息就比前一條 ...
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散度是兩個概率分布P和Q差別 ...