KL散度与JS散度

最新推荐文章于 2025-02-19 20:14:14 发布
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KL散度

定义

KL散度用来衡量两个概率分布P和Q之间差异的非对称度量，描述了如果用分布Q来逼近分布P，会损失多少信息。
公式如下：
D K L ( P ∣ ∣ Q ) = ∑ i P ( i ) l o g P ( i ) Q ( i ) （离散情况下 ) 或者 D K L ( P ∣ ∣ Q ) = ∫ P ( x ) l o g P ( x ) Q ( x ) d x （连续情况下） D_{KL}(P||Q)=\sum_{i}P(i)log\frac{P(i)}{Q(i)} （\text{离散情况下}) \\ 或者\\ D_{KL}(P||Q)=\int P(x)log\frac{P(x)}{Q(x)}dx （\text{连续情况下}） DKL​(P∣∣Q)=i∑​P(i)logQ(i)P(i)​（离散情况下)或者DKL​(P∣∣Q)=

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[nlp] KL散度与JS散度
心宝的博客
02-19 1021
1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence) (最大类间散度) 是描述两个概率分布差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性质：P：真实分布，Q：P的拟合分布 非负性：KL(P||Q)>=0，当P=Q时，KL(P||Q)=0； 反身性：KL(P||P)=0 非对称性：D(P||Q) ≠ D(Q||P) KL散度不...
kl散度与js散度_KL散度
weixin_39792049的博客
01-13 856
1. 基础知识1.1 信息熵信息熵是消除不确定性所需信息量的度量，也即未知事件可能含有的信息量，公式： 表示不确定事件 的概率分布。1.2 kl散度用KL散度衡量量使用一个分布来近似原始分布时所损失的信息量，公式： 2 在机器学习中的应用2.1 交叉熵损失机器学习的过程就是希望在训练集上学习的分布与真实分布越接近越好，刚好符合kl散度的定义。所以我们可以用kl散度进行评估模型的训练效果。当然...
python计算矩阵的散度_数据集相似度度量之KL&JS散度
weixin_34820733的博客
12-29 3336
原标题：数据集相似度度量之KL&JS散度一、KL散度1、什么是KL散度KL散度又叫相对熵，是描述两个概率分布差异的一种方法，有人将KL散度称为KL距离，但实际上它不满足距离概念中的两个条件，a、对称性，即D(P||Q)=D(Q||P); b、三角不等式；2、有什么样的作用模型效果好不好，在数据划分上大有讲究，如果训练集与测试集数据分布不满足同分布，模型表现必然不会太好，因此划分数据集之后对...
js散度(Jensen-Shannon散度)
最新发布
hbkybkzw的博客
02-19 946
JS三度非负，JS散度越大，两个概率分布之间的差异越大。当且仅当两个概率分布相同时，JS散度等于0。
KL散度（距离）和JS散度（距离）
Zhaohui_Zhang的博客
09-29 9040
两者都可以用来衡量两个概率分布之间的差异性。JS散度是KL散度的一种变体形式。 KL散度： 也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性（也可以简单理解成相似性），二者越相似，KL散度越小。 KL散度的性质： ●非负性。即KL散度大于等于零。 ●非对称性。即运算时交换P和Q的位置，得到的结果也不一样。（所以这里严格来讲也不能把KL散度称为KL距离，距离一定符合对称性，所以要描述准确的话还是建议用KL散度来表述） 对离散分布来说： ...
生成对抗网络（GANs）系列：KL散度和JS散度
nbxzkok的专栏
09-29 8321
1.香农信息量、信息熵和交叉熵 只考虑连续型随机变量的情况。设p为随机变量X的概率分布，即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值，随机变量X在x处的香农信息量定义为： 其中对数以2为底，这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件“中国足球进不了世界杯”不需要多少信息量（比如要不要多观察几场球赛的表现）就可以消除不确定性...
KL散度 JS散度
阳光zfc
10-14 678
转发：https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715?from=timeline&isappinstalled=0 https://en.wikipedia.org/wiki/Jensen%E2%80%93Shannon_divergence
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 ...
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 1587
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；
衡量两个概率分布的距离（KL散度、JS距离）评价两个变量的相似度MALTAB代码
05-15
衡量两个概率分布P(x);Q(x) 的距离 包括 Kullback–Leibler divergence和Jensen–Shannon divergence
基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法.pdf
08-31
《基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法》的研究旨在解决推荐系统中的一个核心问题，即在用户-项目签到矩阵高度稀疏的情况下，如何准确地计算项目或用户之间的相似度，从而提高推荐质量。这篇论文由胡文和景玉海...
交叉熵、KL散度、JS散度
songbinxu的博客
10-08 998
信息量 符号xxx的信息量定义为xxx出现概率的倒数，单位比特 I(x)=log⁡1P(x)I(x)=\log \frac{1}{P(x)}I(x)=logP(x)1​ 熵 平均信息量 H(P)=∑P(x)log⁡1P(x)H(P)=\sum P(x)\log \frac{1}{P(x)}H(P)=∑P(x)logP(x)1​ 交叉熵 H(P,Q)=∑P(x)log⁡1Q(x)H(P,Q)=\su...
KL散度、JS散度、Wasserstein距离
Thanours的博客
06-02 971
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PP和QQ 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于QQ的编码来编码来自PP的样本平均所需的额外的位元数。 典型情况下，PP表示数据的真实分布，QQ表示数据的理论分布，模型分布，或PP的近似分布。 定义如下： 因为对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。 有时会将KL散度称为KL距离，但它并不满足距离的性质： KL散度不是对称的，即DKL(P||Q)≠DKL(...
交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）
qq_36302589的博客
10-25 694
转自知乎： 交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离） 写在前面的总结： 1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。 首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异，在分布差异计算中，KL散度是最合适的。但在实际中，某一事件的标签是已知不变的（例如我们设置猫的label为1，那么所有关于猫的样本都要标记为1），即目标分布的熵为常数...
Jensen-Shannon散度（JS散度）
Python领域优质萌新学习笔记
10-09 3040
Jensen-Shannon散度是一种改进的、对称的概率分布相似性度量，能够有效克服KL散度的局限性。它具有非负性、对称性和有界性等良好性质，广泛应用于机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域。JS散度的直观含义是通过比较两个分布与它们的中间分布的差异，来量化两个分布之间的相似性。
JS散度
qq_38897423的博客
11-27 522
JS散度 1、 香农信息熵 2、信息熵 3、kl散度（相对熵） 4、JS散度
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