KL散度（相对熵），交叉熵，信息熵之间的关系

最新推荐文章于 2025-05-16 11:48:01 发布
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分类专栏： GAN生成对抗网络
信息熵、交叉熵与KL散度
hexuanji的博客
01-18 1557
信息量 在信息论与编码中，信息量，也叫自信息（self-information），是指一个事件所能够带来信息的多少。一般地，这个事件发生的概率越小，其带来的信息量越大。从编码的角度来看，这个事件发生的概率越大，其编码长度越小，这个事件发生的概率越小，其编码长度就越大。但是编码长度小也是代价的，比如字母’a’用数字‘0’来表示时，为了避免歧义，就不能有其他任何以‘0’开头的编码了。因此，信息量定义如...
信息熵、交叉熵与相对熵(KL散度)的关系，还介绍了联合信息熵和条件熵、互信息（信息增益）的概念
AndrewHR的博客
08-30 2359
@(关于机器学习的其他)[KL散度][信息熵][交叉熵] 1、信息量 2、信息熵 3、交叉熵cross-entropy 3.1 交叉熵 cross-entropy在机器学习领域的作用 4、相对熵（KL散度） 4.1 相对熵（KL散度）与cross-entropy的关系 4.2 相对熵（KL散度）非负性证明 5、联合信息熵和条件信息熵 6、互信息（信息增益） 6.1 非负性证明 ...
简明 KL散度以及交叉熵和信息熵
白拾的博客
09-07 390
一句话三者关系 信息熵完美编码，交叉熵不完美编码，相对熵是两者的差值。即：相对熵 = 交叉熵 - 信息熵。 什么是KL散度 KL散度的概念来源于概率论和信息论中。 KL散度又被称为：相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度(即KL散度的简写)。 如何理解KL散度 在统计学意义上来说，KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度。若两者差异越小，KL散度越小，反之亦反。当两分布一致时，其KL散度为0。 KL散度在信息论中的专业术语为相对熵。其可理解为编码系统对信息进行
LLM笔记（四）信息论
最新发布
Jerry的博客
05-16 1275
LLM信息论应用。
信息熵 交叉熵 相对熵 条件熵
lmm6895071的专栏
08-18 1829
根据香农公式，信息量等于log(1p)log(\frac{1}{p})； 交叉熵常作为机器学习中的损失函数。 信息熵 熵的本质是信息量的期望： H(p)=∑ip(i)∗log(1p(i)=−∑ip(i)∗log(p(i)H(p)=\sum_{i} p(i)*log(\frac{1}{p(i)}\\ =-\sum_{i} p(i)*log({p(i)} 其中，p 是真实的分
熵，交叉熵，相对熵（KL散度）
yanni0616的博客
07-29 203
参考：https://blog.youkuaiyun.com/zhuiyuanzhongjia/article/details/80576165 https://wk.baidu.com/view/e93db92b25c52cc58bd6be87/ 一、什么是信息？ 1. 香农对信息的解释：信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。 2. 何为信息？什么能提供信息？ 我将你原...
kl.zip_KL散度 多大_kl 散度_交叉熵_分布熵_相对熵KL
07-13
计算kl散度，信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布...
信息熵、KL散度(相对熵)、交叉熵通俗理解
m0_67869333的博客
11-18 1311
单调性：不确定度函数f是概率p的单调减函数非负性可加性：,I(A,B)代表一个随机变量包含另一个随机变量信息量的度量在机器学习领域，比如构建决策树等算法时，信息熵用于特征选择，通过计算信息增益来选择最有信息量的特征。非对称性非负性（吉布斯不等式推导）分类问题： 在分类任务中，模型需要输出每个类别的概率。交叉熵损失函数能够衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异，通过最小化交叉熵损失，可以优化模型以提高准确率。图像识别： 广泛应用于卷积神经网络（CNN）的训练中。
（一文理解）信息量、熵、KL散度、交叉熵及CrossEntropyLoss
这个函数可导的博客
03-26 1102
本文首先重温了一些常见的对数函数运算法则，接着介绍了什么是信息量和熵，然后通过KL散度推出交叉熵损失函数的表达式，最后详解PyTorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()并进行代码实现。
深度学习中的熵、交叉熵、相对熵（KL散度）、极大释然估计之间的联系与区别
m0_59156726的博客
04-24 2040
熵的最初来源于热力学。在热力学中，熵代表了系统的无序程度或混乱程度，也可以理解为系统的热力学状态的一种度量。后来被广泛引用于各个领域中，如信息学、统计学、AI等，甚至社会学当中。接下来将大家领略一下深度学习中熵的应用。
相对熵、信息熵和交叉熵
咕噜咕噜
08-18 417
what： 交叉熵是信息论的重要概念；用于度量两个概率分布之间的差异性； 其他相关知识： 信息量： 信息是用来消除随机不确定的东西； 信息量的大小与信息发生的概率成反比； I(x)=−log(P(x))， p(x)表示某一事件发生的概率，log表示自然对数 举例： 信息量为0：“太阳从东边升起” 信息量极大：”2018年中国队成功进入世界杯“ 信息熵： 信息熵也叫熵，是用来表示所有信息量的期望； 期望是每次试验结果的概率 乘以 结果的总和，因此公式如下： 举例：..
自信息量-信息熵-KL散度-交叉熵损失.pdf
12-30
详解交叉熵损失函数及Softmax激活函数Sigmoid激活函数在深度学习二分类/多分类任务中的应用
信息熵、KL散度、交叉熵、互信息、点互信息
m0_61688615的博客
03-05 2904
概率论基础知识的介绍
把互信息写成KL散度的形式
LiPan的博客
11-01 483
p(y)p(y)p(y)表示变量y的分布； p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)表示已知x的情况下y的分布； KLKLKL表示两个分布之间的差异； ExE_{x}Ex​表示按变量x求期望。 由此可以看出，互信息其实就是：已知x之后y的分布 和 原始y分布 之间差异的期望。 ...
浅谈KL散度
weixin_33774615的博客
10-26 721
一、第一种理解　　 　　相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 　　KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。       KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比...
什么是信息熵，什么是交叉熵，什么是KL散度？
m0_60388871的博客
10-26 2159
给定一个离散的随机变量XXX，它有nnn个可能的取值（x1x2xnx1​x2​xn​），每个取值的概率分别为px1px2pxnpx1​px2​pxn​。则信息熵HXH(X)HXHX−∑i1npxilog⁡2pxiHX−i1∑n​pxi​log2​pxi​pxip(x_i)pxi​表示事件xix_ixi​发生的概率。log。
机器学习的 “信息免疫系统”：熵、互信息和 KL 散度
极客BIM工作室
03-12 1144
在机器学习中，熵、互信息和 KL 散度分别用于衡量数据的不确定性、变量间的依赖程度以及概率分布的差异：熵量化数据分布的混乱程度，指导特征选择和生成模型的多样性控制；互信息评估两个变量的关联强度，用于特征筛选和多模态对齐；KL 散度则比较两个分布的偏离程度，在模型训练、迁移学习和异常检测中校准输出。三者共同构成机器学习的 “信息免疫系统”，从数据预处理到模型优化全流程中，帮助系统应对不确定性、捕捉关键关联并纠正偏差，确保算法在复杂任务中保持稳健性。熵（Entropy）是信息论和热力学中的核心概念，其物理意义和
交叉熵，相对熵（KL散度），互信息（信息增益）及其之间的关系
qq_41978536的博客
04-04 6531
刚刚查了点资料，算是搞清楚了相对熵与互信息之间的关系。在这里记录一下，后面忘记的话可以方便查阅。 首先，同一个意思的概念太多也是我开始搞混这些概念的原因之一。 首先说一下编码问题： 最短的平均编码长度 = 信源的不确定程度 / 传输的表达能力。 其中信源的不确定程度，用信源的熵来表示，又称之为被表达者，传输的表达能力，称之为表达者表达能力，如果传输时有两种可能，那表达能力就是log22=1log_...
熵、KL散度
远古小山的专栏
05-24 640
介绍熵、KL散度等。 一、熵（entropy） 根据shannon的信息论，给定一个字符集的概率分布，我们可以设计一种编码，使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。假设这个字符集是X，对x∈X，其出现概率为P(x)，每个字符x需要的编码长度为log那么其最优编码平均需要的比特数等于这个字符集的熵$\log_2x$, ...
kl散度与交叉熵损失区别
03-08
当涉及到两个概率分布\(P\) 和 \(Q\)时，KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，用于测量这两个分布之间的差异性: \[ D_{KL}(P||Q)=\sum_x{P(x)}\log{\frac{{P(x)}}{{Q(x)}}}. \] 该公式表明了从...
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