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散度、JS散度和交叉熵三者都是用來衡量兩個概率分布之間的差異性的指標 1. 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">P 和 Q">Q (概率分布P(x)和Q(x)) 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">Q 的編碼 ...

MATLAB小函數：計算KL散度與JS散度 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 問題：給定兩個向量，計算這兩個向量之間的Kullback-Leibler Divergence與Jensen-Shannon Divergence。KL散 ...

1. 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 ...

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 ...

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 ...

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 KL散度( KL divergence ...

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 ...