高斯分布是一類非常重要的概率分布，在概率統計，機器學習中經常用到。 一維高斯分布 一維高斯分布的概率密度函數（pdf）形式為： 紅色的曲線是標准的正態分布，即均值為0，方差為1的正態分布。 我們可以采用以下方程從均值為 μ 標准差為 σ 的高斯分布中采樣（再參數化技巧 ...

　　在深度學習中，我們通常對模型進行抽樣並計算與真實樣本之間的損失，來估計模型分布與真實分布之間的差異。並且損失可以定義得很簡單，比如二范數即可。但是對於已知參數的兩個確定分布之間的差異，我們就要通過推導的方式來計算了。 　　下面對已知均值與協方差矩陣的兩個多維高斯分布之間的KL散度進行推導 ...

多元高斯分布的KL散度 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 首先聲明，本人是概率論方面的小白，此篇文章純屬自學筆記，文中所有內容可能摘抄自不同的平台，集百家之長，不用作商業用途。非常感謝各位大佬的知識共享，都會標明出處，如果對各位造成了侵權，歡迎指出，將對文章內內容進行修改和刪除 ...

概率分布P和Q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 ...

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 ...

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 ...

step1 生成服從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為均值，delta為標准差 代碼： clear all; close ...