KL散度

最新推荐文章于 2025-03-13 23:40:23 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-13 23:40:23 发布 · 616 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6898212.html

本文深入探讨了KL散度(Kullback-Leibler divergence)，一种衡量两个概率分布差异的重要方法。广泛应用于各种变分方法中，特别关注了一维和多维高斯分布的KL散度计算。

KL散度(Kullback–Leibler divergence)

KL散度是度量两个分布之间差异的函数。在各种变分方法中，都有它的身影。

 

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760

一维高斯分布的KL散度

 

 

多维高斯分布的KL散度：

KL散度公式为：

KL散度(Kullback–Leibler divergence)
deye1979的专栏
05-24 351
KL散度是度量两个分布之间差异的函数。在各种变分方法中，都有它的身影。 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 一维高斯分布的KL散度 多维高斯分布的KL散度： KL散度公式为： 转载于:https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6898212.html...
浅谈KL散度
weixin_33774615的博客
10-26 815
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...
kldistancehs.rar_KL_MATLAB KL散度_kldistancehs.rar_matlabKL散度_评价
07-15
**KL散度（Kullback-Leibler Divergence）**是信息论中一个重要的概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。在本压缩包中，`kldistancehs.rar`包含了一个MATLAB实现，用于计算KL散度并进行效果评价。MATLAB作为一种...
04.02_02_多维高斯分布的KL散度.pdf
09-18
"多维高斯分布的KL散度" 多维高斯分布的KL散度是信息论和机器学习中一个重要的概念。 KL散度（Kullback-Leibler divergence）是衡量两个概率分布之间差异的度量，它广泛应用于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等...
第6章—6.3KL散度和JS散度.pptx
06-16
KL 散度和 JS 散度 KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方式。它也称为相对熵（Relative Entropy），其值越大，则两个概率分布的差异越大；当两个概率分布完全相等时，KL ...
两个多元高斯分布之间的KL散度：有效计算两个多元高斯分布之间的Kullback-Leibler散度的函数。-matlab开发
05-28
例子： 1）计算两个单变量高斯之间的KL散度：KL（N（-1,1）|| N（+1,1）） mu1 = -1; mu = +1; s1 = 1； s2 = 1； mvgkl（mu1，s1 ^ 2，mu2，s2 ^ 2） 2）计算两个二元高斯变量之间的KL散度：KL（N（mu1，S1）|| N...
klkmeans:KL散度的K-Means实现（而不是平方欧几里德距离）
05-23
"klkmeans" 是一个特定的实现，它使用了“KL散度”作为聚类算法K-Means中的距离度量，而不是传统的平方欧几里德距离。这表明它是一个针对K-Means算法的变种，旨在提供一种不同的数据聚类方式。 **描述分析：** ...
KL散度（KL divergence）
m0_37805255的博客
07-28 6191
KL散度（KL divergence） 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，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位元数。 典...
KL散度(Divergence)
芒果干的博客
10-02 1714
一、信息量 首先我们要懂信息量的概念，任何一个事件都会承载一个信息量。当一件事情发生的概率很高时，他承载的信息量就越少，例如“1+1=2”这个事情我们是已知的，所以当别人告诉我们这件事时我们不能获取任何信息，即信息量为0，但是”中国足球世界杯夺冠”这件事给我们的信息量是巨大的，我们将离散型随机变量XXX包含的信息量如下表示： 设XXX是一个离散型随机变量，概率分布P=p(X=xi)P=p(X=x_i)P=p(X=xi​)，则定义事件X=xiX=x_iX=xi​的信息量为：I(xi)=−log(p(xi))I
KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KLD）
最新发布
weixin_44012667的博客
03-13 7895
对于两个离散概率分布。
KL散度（信息熵）
blue_sky_wait_me
04-18 1728
对于离散型随机变量，信息熵公式如下： 对于连续型随机变量，信息熵公式如下： 注意，我们前面在说明的时候log ⁡ \loglog是以2为底的，但是一般情况下在神经网络中，默认以e ee为底，这样算出来的香农信息量虽然不是最小的可用于完整表示事件的比特数，但对于信息熵的含义来说是区别不大的。其实只要这个底数是大于1的，都能用来表达信息熵的大小。 本篇我们来看看机器学习中比较重要的一个概念—相对熵。相对熵，又被称为KL散度或信息散度，是两个概率分布间差异的非对称性度量 。在信息论中，相对熵等价于两
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值