KL散度

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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。

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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)
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-17 889
在AI和机器学习中，它不仅是理论分析的基础，也是许多算法设计（如变分自编码器VAE、策略优化RL算法如TRPO、PPO等）中的关键组成部分，用于度量信息损失、约束模型行为或指导模型学习。在RLHF中，它扮演了稳定器和安全阀的角色，确保在通过强化学习优化模型以符合人类偏好时，模型不会偏离其已学到的有用知识太远。KL散度，也称为相对熵 (Relative Entropy)，是信息论中一个核心概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。，则KL散度为无穷大，意味着如果。的一部分（或者更准确地说，是。
KL散度(Kullback–Leibler divergence)
deye1979的专栏
05-24 316
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
10-26 723
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 5602
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 1596
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）
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weixin_44012667的博客
03-13 3803
对于两个离散概率分布。
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