Kullback–Leibler divergence

最新推荐文章于 2025-04-25 01:23:43 发布
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本文介绍了概率论和信息论中的一个重要概念——Kullback-Leibler散度（简称KL散度），这是一种衡量两个概率分布差异的非对称指标。KL散度也被称为信息增益或者相对熵。

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In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence, information gain, or relative entropy) is a non-commutative measure of the difference between two probability distributions P and Q.

 

 

please browse http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence for detail

什么是 KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）？它在 VAE 中的应用是什么？
qq_38334677的博客
05-15 593
KL 散度（Kullback-Leibler Divergence），也称为相对熵（relative entropy），是一种衡量两个概率分布之间差异的非对称度量。它由 Solomon Kullback 和 Richard Leibler 于 1951 年提出，在信息论、统计学和机器学习中有广泛应用。对于两个概率分布PxP(x)Px和QxQ(x)QxDKLP∣∣Q∑xPxlog⁡PxQxDKL​P∣∣Qx∑​PxlogQx。
KL散度(Kullback-Leibler Divergence)
UESTC_C2_403的博客
07-10 1万+
今天开始来讲相对熵，我们知道信息熵反应了一个系统的有序化程度，一个系统越是有序，那么它的信息熵就越低，反之就越高。下面是熵的定义   如果一个随机变量的可能取值为，对应的概率为，则随机变 量的熵定义为                  有了信息熵的定义，接下来开始学习相对熵。 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵就越大，如果是常量，就是零。不
Kullback–Leibler divergence(相对熵，KL距离，KL散度)
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Kullback-Leibler Divergence
lijunweiyhn的博客
10-17 5366
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/zhaoyue007101/article/details/8773220  原博客图片被屏蔽掉，无法显示 KL距离全称为Kullback-Leibler Divergence，也被称为相对熵。公式为： 感性的理解，KL距离可以解释为在相同的事件空间P(x)中两个概率P(x)和Q(x)分布的差异情况。 从其物理意义上分析：可解释为在
Kullback-Leibler divergence
Anne033的博客
09-29 2394
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵(relative entropy)。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量。 K-L散度定义见文末附录1。另外在附录5中解释了为什么在深度学习中，训练模型时使用的是Cross Entropy 而非K-L Divergence。 我们从下面这个问题出发思考K-L散度。
Kullback-Leibler Divergence：计算两个概率分布之间的 Kullback-Leibler 散度-matlab开发
06-01
**Kullback-Leibler Divergence：计算两个概率分布之间的距离** Kullback-Leibler Divergence（KL散度）是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。它不是一种真正的距离度量，因为它并不满足对称...
kl散度matlab实现,Kullback–Leibler divergence KL散度
weixin_39595271的博客
03-17 2109
In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence,information gain, relative entropy, or KLIC) is a non-symmetric measure of the diffe...
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1247
对于两个概率分布PxP(x)Px和QxQ(x)Qx，定义在相同的样本空间XX离散分布DKLP∣∣Q∑x∈XPxlog⁡PxQxDKL​P∣∣Q∑x∈X​PxlogQxPx​连续分布DKLP∣∣Q∫XPxlog⁡PxQxdxDKL​P∣∣Q∫X​PxlogQxPx​dxPxP(x)Px是真实分布（或目标分布）。Qx。
基于Kullback Leibler散度的过程监控
03-26
基于Kullback Leibler散度的过程监控
KL散度（Kullback-Leibler divergence）
幼儿园大哥~
06-16 1909
散度用于量化使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息量。散度是基于信息论的概念，而信息的传递方向是有区别的。散度不是真正的距离度量，而是一种相对信息的度量。L散度不满足三角不等式，即。散度始终大于等于零，即。与凸函数的关系：如果。
浅谈KL散度
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10-26 730
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...
Kullback–Leibler divergence-相对熵【转】
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一篇来自知乎问答 https://www.zhihu.com/question/41252833 一篇来自COUNT BAYESIE https://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained 本来想翻译来着，自己也就看了个半懂而且篇幅较长，大家顺着链接自生自灭吧 《数学之美...
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