KL散度及其python实现

最新推荐文章于 2025-10-24 16:10:47 发布
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#KL散度 #熵 #python代码

KL散度作为衡量分布差异的量，虽不满足距离的全部性质，但广泛应用于信息论。本文介绍了KL散度的定义、计算公式，并通过一个实例展示了如何计算两个分布的KL散度。同时，提到了对称KL散度的概念。最后，提供了Python代码实现KL散度的计算。

KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。但是，这里说他是距离有点不妥，因为距离需要满足4个条件：

1) d(x,x) = 0                    反身性
2) d(x,y) >= 0                  非负性
3) d(x,y) = d(y,x)              对称性
4) d(x,k)+ d(k,y) >= d(x,y)    三角形法则

但是，很遗憾，我们的KL散度至满足前面两条，后面介绍的对称KL也只能满足前面三条。所以，我们叫KL散度，而不是叫KL距离。

1.KL定义与计算


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