牛客题解 | 两个正态分布之间的KL散度

最新推荐文章于 2025-03-28 09:27:16 发布
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#算法 #力扣 #面试

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两个正态分布之间的KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个分布之间差异的指标，其计算公式为：
K L ( p ∣ ∣ q ) = ∫ p ( x ) log ⁡ p ( x ) q ( x ) d x KL(p||q) = \int p(x) \log \frac{p(x)}{q(x)} dx KL(p∣∣q)=∫p(x)logq(x)p(x)​dx
其中， p ( x ) p(x) p(x)和 q ( x ) q(x) q(x)分别是两个正态分布的概率密度函数。
但是本题中，使用的计算公式是：

对于两个正态分布

最低0.47元/天 解锁文章
正态分布的KL散度
蒜法
05-08 3271
正文 一维正态分布的KL散度证明思路 记q(x)=N(x;μ1,σ12),p(x)=N(x;μ2,σ22),ϕ(x)=log⁡q(x)p(x)=c2x2+c1x+c0q(x) = \mathcal{N}(x; \mu_1, \sigma_1^2), p(x) = \mathcal{N}(x; \mu_2, \sigma_2^2), \phi(x) = \log \frac{q(x)}{p(x)} = c_2 x^2 + c_1 x + c_0q(x)=N(x;μ1​,σ12​),p(x)=N(x;μ2​,
KL散度衡量正态分布之间的相似度
Eyno的博客
03-02 2509
KL散度又称相对熵，可以用来衡量两个高斯分布之间的相似性。两者之间的KL散度越大，两者差异越大。 R语言代码实现： KL_COR <- function(mu1, mu2, sigma1, sigma2) { eq1 <- log(sigma2 / sigma1) eq2 <- sigma1 ^ 2 + (mu1 - mu2) ^ 2 eq3 <- 2 * (sigma2 ^ 2) return(eq1 + eq2 / eq3 - 0.5) } ...
【高效炼丹-筑基期】当深度学习遇上概率分布，你不能不知道的神奇度量方法：KL散度！
luxu1220的博客
05-09 1192
KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，是一种用于衡量两个概率分布之间差异的度量方法。它可以描述两个分布之间的距离，用于衡量模型预测结果与真实分布之间的差异，是深度学习中常用的度量方法之一。
浅谈KL散度
weixin_33774615的博客
10-26 818
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...
两个多元正态分布的KL散度、巴氏距离和W距离
Paper weekly
07-23 5355
©PaperWeekly 原创 ·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络正态分布是最常见的连续型概率分布之一。它是给定均值和协方差后的最大熵分布（参考《“熵”不...
牛客题解 | 大数加法
wc529065的博客
03-03 844
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wc529065的博客
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wc529065的博客
03-26 716
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KL散度-多元分布到一元情况 && 标准正态分布KL-VAEloss部分
wr1997的博客
03-26 3995
KL散度 KL散度： 多元分布到一元 对于各分量相互独立的多元分布： KL散度可以分解为边缘分布的KL散度之和： 所以，我们把注意力集中在一维分布间KL散度的计算上。 正态分布 贝叶斯神经网络中，正态分布常用作变分分布和先验分布。 KL散度为： 详细推导-VAE中的例子 两个多变量高斯分布之间的KL散度是变分自编码中损失函数推导的重要步骤 结果的第一项： ...
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
此函数计算具有指定参数（均值和协方差矩阵）的两个多元高斯分布之间的Kullback-Leibler（KL）散度。 协方差矩阵必须是正定的。 该代码高效且数值稳定。 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（mu2，S2）） mu1 = [-1 -1]'； mu2 = [+1，+1]'; S1 = [1 0.5; 0.5 1]; S2 = [1- -0.7; -0.7 1]； mvgkl（mu1，S1，mu2，S2）
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
度量两种分布的距离之KL散度（Kullback-Leibler divergence）
m0_51200050的博客
06-14 1606
度量两种分布的距离之KL散度（Kullback-Leibler divergence）
正态分布N(mu,sigma)和N(0,1)之间的KL散度推导
u010590593的博客
04-21 1825
目标：计算 计算： 计算： 合起来
两个高斯分布之间的KL散度
SCU-JJkinging的博客
08-10 3314
KL(N(μ,σ)∣∣N(0,1))KL(N(\mu, \sigma)||N(0, 1))KL(N(μ,σ)∣∣N(0,1)) = 12(−logσ2+μ2+σ2−1)\frac{1}{2}(-log\sigma^2 + \mu^2 + \sigma^2 - 1)21​(−logσ2+μ2+σ2−1) 参考链接：两个多变量高斯分布之间的KL散度
kl散度定义_Kullback-Leibler(KL)散度介绍
weixin_39820437的博客
12-03 1264
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。让我们从一个问题开始我们的探索。假设我们是太空科学家，正在访问一个遥远的新行星，我们发现了一种咬人的蠕虫，我们想研究它。我们发现这些蠕虫有10颗牙齿，但由于它...
KL散度（Kullback-Leibler divergence）
幼儿园大哥~
06-16 1995
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。
【人工智能与深度学习】KL散度公式
weixin_44210987的博客
01-17 1425
当我们考虑两个分布时，概率比的对数（即 log(Q(x) / P(x) )提供了一个衡量从Q到P的视角下信息增益或惊讶度变化的方法。直观理解：最后，使用概率比可以提供一种直观的方式来理解一个事件在一个分布中的重要性相对于另一个分布的变化。如果你根据分布Q预测事件，而真实分布是P，KL散度就告诉你，平均而言，你的预测有多么“出乎意料”。其中 ( X ) 是所有可能事件的集合，( P(x) ) 和 ( Q(x) ) 分别是事件 ( x ) 在两个分布中的概率。P(x)−Q(x) 时，我们得到的是绝对差异。
KL散度
Mad_boys的博客
12-12 2393
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 参考：http://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6898212.html 一维高斯分布的KL散度     多...
牛客练习赛142题解
最新发布
07-13
牛客练习赛142是一场编程竞赛，通常包含多个算法题目，涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法，可以从以下几个方面进行分析： ### 题目类型与解题策略 1. *...
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