散度（学习自存）

于 2025-05-18 19:43:32 发布
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KL散度

衡量两个概率分布之间的差异

不对称的散度：

对称的散度

Jensen-Shannon 散度（JSD）

其中，

##留坑，之后再填

​超越Transformer！AAAI 2021最佳论文：高效长序列预测模型
Paper weekly
03-03 2646
©PaperWeekly 原创 ·作者｜西南交一枝花学校｜西南交通大学CCIT实验室博士生研究方向｜NLP、时空数据挖掘前言AAAI 2021 结束有一段时间了，最佳论文奖项也公布了很久...
信息熵，KL散度，JS散度与Wasserstein距离----GAN到WGAN的进化之路
qq_45809323的博客
07-16 1719
因为生成器的初始参数是随机初始化的，所以它什么都没有学习到，输入一系列采样得到的向量给它，它的输出都是些随机、混乱的图片，然后我们根据真实的数据送入判别器与生成的数据做对比，我们把真正的图片标 1，生成器产生出来的图片都标 0。网络框架如下图所示。其实到这里我们不难看出，判别器的训练目标是看到真实数据就给它比较高的分数，看到生成的数据就给它比较低的分数，我们可以把它当做是一个优化问题，具体来说，我们要训练一个判别器，其可以最大化一个目标函数，当然如果我们最小化它就可以称它为。生成的事物是真实的还是生成的；
交叉熵、相对熵、KL散度、JS散度
Oliverkehl的专栏
03-25 1159
以前没有从另一个角度理解过熵：用最小的bit位数描述一个分布，这个bit数就是熵 交叉熵就是用分布Q(x)拟合真实分布P(x)，最常见的就是LR的Loss 相对熵就是交叉熵减去真实分布的熵 KL散度就是相对熵，但是KL散度不具有对称性 JS散度是 JSD(P||Q)=1/2*KL(P||(P+Q)/2) +1/2*KL(Q||(P+Q)/2) 可见JS散度是具有对称性的 ...
用R语言实现信息度量
R语言中文社区
02-11 3180
作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。个人博客 http://fens.me， Ale...
机器学习_JS散度详解
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12-10 1万+
JS散度解析。
KL散度，互信息和JSD
weixin_43691167的博客
01-11 1015
KL散度，互信息和JSD
Jensen-Shannon Divergence：定义、性质与应用
ahah12345678的博客
12-26 1835
对于连续的概率分布，需要使用积分来计算KL散度和JS散度。然而，在MATLAB中，可以使用数值积分的方法（如integral函数）来近似计算连续分布的KL散度和JS散度。在这个示例中，首先定义了一个函数calculateJSD，它接受两个概率分布P和Q作为输入，并返回它们之间的JS散度。在示例中，定义了两个离散的概率分布P和Q，并调用calculateJSD函数来计算它们之间的JS散度。通过MATLAB等编程工具，我们可以方便地计算两个概率分布之间的JS散度，并进一步研究它们之间的差异和相似性。
熵、联合熵、相对熵、交叉熵、JS散度、互信息、条件熵
xian0710830114的专栏
12-10 2万+
一、熵 对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极小值（此时随机变量退化成确定的变量）。对于离散型随机变量，假设概率质量函数为p(x)，熵是如下多元函数 ： 伯努利分布的熵为： 对于连续型随机变量，假设概率密度函数为p(x)，熵（也称为微Differential Entropy分熵 ）定义为： 二、联合熵 联合熵（Joint Entropy）是熵对多维概...
KL散度与JS散度的公式与代码的简要实现
深度学习领域优质创作者，优快云博客专家
09-22 2239
关注这两种散度，其实可以延伸到一种均衡“纳什均衡”
理解JS散度(Jensen–Shannon divergence)
热门推荐
weixin_44441131的博客
05-01 8万+
文章目录1.KL散度1.1 KL散度的性质1.2 KL散度的问题即JS散度的引出2. JS散度为什么会出现两个分布没有重叠的现象参考文献 1.KL散度 用来衡量两个分布之间的差异，等于一个交叉熵减去一个信息熵（交叉熵损失函数的由来） 1.1 KL散度的性质 非负性（用Jenson‘s inequality 证明） 不对称性，即KL(P||Q)≠KL(Q||P) 1.2 KL散度的问题即J...
区别：KL散度，JS散度，Wasserstein距离（EMD）
qq_34873710的博客
10-30 1万+
1 .KL散度（相对熵）： 性质： ①描述两个概率分布P,Q之间的差异 ②非负性：当且仅当两分布相同，相对熵等于0 ③非对称性：D(p||q)≠D(q||p) ④不是距离，且不满足三角不等式 ⑤相对熵 = 交叉熵 – 信息熵： D(p||q) = H(p,q) – H(p) 意义： ①典型情况下，P：数据的真实分布；Q：数据的理论分布、模型分布，P的近似分布 ②KL散度是用来...
JS散度
weixinhum
12-23 1万+
前面我们介绍了相对熵（KL散度）的概念，知道了它可以用来表示两个概率分布之间的差异，但有个不大好的地方是它并不是对称的，因此有时用它来训练神经网络会有顺序不同造成不一样的训练结果的情况（其实个人觉得也就是训练时间差异罢了，也没那么严重）。为了克服这个问题，有人就提出了一个新的衡量公式，叫做JSJSJS散度，式子如下： JS(P1∥P2)=12KL(P1∥P1+P22)+12KL(P2∥P1+P22...
类间散度矩阵和类内散度矩阵
心旷神怡
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Wasserste GAN理解
pandamax的博客
03-13 4512
原文：发布者: 炼数成金_小数  原作者: Gapeng GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function（参见[1] 2.2.1章节），而实际操作中采用的loss为the –log D cost（参见[1] 2.2.2章节）。 GAN存在的问题：初探 当固定G时，训练D直到收敛，可以发现D的lo
信息论——JS散度(Jensen-Shannon)
CodeTutor
02-22 3万+
JS散度相似度衡量指标。现有两个分布P1P_1和P2P_2，其JS散度公式为： JS(P1||P2)=12KL(P1||P1+P22)+12KL(P2||P1+P22)JS(P_1||P_2)=\frac{1}{2}KL(P_1||\frac{P_1+P_2}{2})+\frac{1}{2}KL(P_2||\frac{P_1+P_2}{2})
GAN的目标函数(F散度；KL散度；JS散度；Pearson \chi^2 散度；IPM；Wasserstein距离；MMD)
coderge's 优快云 Blog.
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GAN的主要目标就是去最小化真实数据分布PdataP_{data}Pdata​与生成数据分布PgP_gPg​之间的距离,怎么样度量分布之间的距离对于GAN极其关键.标准的对抗网络通过JSD来度量两分布之间的差异,然而这种度量方式存在很多缺陷.针对这些问题,研究人员最近几年提出了不同的距离度量方式和散度度量方式来代替JSD,以提高GAN的性能.这节我们将讨论如何基于这些距离或者散度的度量方式来对分布PdataP_{data}Pdata​与PG(x;θ)P_G(x;θ)PG​(x;θ)之间的差异进行准确地度量.
KL散度、JS散度、Wasserstein距离
木盏
08-03 4万+
1. KL散度 KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布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位元数。 典型情况下，P表示数据的真实分布，Q表示数据的理论分布，模型分布，或P的近似分布。 定义如下： DKL(P//Q)=−∑x∈XP(x)log1P(x)+∑x∈XP(x)log1Q(x)DKL(...
JS散度(Jensen-Shannon)
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深度学习kl散度过大
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### 如何解决深度学习模型中KL散度过大的问题及优化方法 #### KL散度概述 KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，是用来衡量两个概率分布P和Q之间差异的方法[^1]。当应用于深度学习时，如果KL散度...
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