相对熵/KL散度（Kullback–Leibler divergence，KLD）

最新推荐文章于 2025-06-03 17:17:41 发布
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本文介绍了相对熵（又称KL散度）的概念及其在信息论中的应用。相对熵是一种衡量两个概率分布之间差异的非对称性度量，常用于量化使用一个分布编码另一个分布所需的额外比特数。

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特个数。 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。

 

http://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E7%86%B5

http://baike.baidu.com/view/951299.htm

K-L散度（相对熵）
data+scenario+science+insight
05-17 846
K-L散度（相对熵） KL散度(Kullback–Leibler divergence，KLD)也被称为相对熵 它表示2个函数或概率分布的差异性：差异越大则相对熵越大，差异越小则相对熵越小，特别地，若2者相同则熵为0。注意，KL散度的非对称性。 注意：作者举了一个很有意思的例子来说明什么是KL散度 注意：其他相关信息 信息熵代表的是随机变量或整个系统的不确定性，熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 信息熵衡量了系统的不确定性，而我们要消除这个不确定性，所要付出的【最.
Kullback-Leibler散度(相对熵)全面解析：从理论到实践
qq_42568323的博客
05-27 208
KL散度度量的是用一个分布近似另一个分布时造成的信息损失。对于离散随机变量，定义两个概率分布PPP和QQQDKLP∥Q∑x∈XPxlog⁡PxQxDKL​P∥Qx∈X∑​PxlogQxPx​DKLP∥Q∫−∞∞pxlog⁡pxqxdxDKL​P∥Q∫−∞∞​pxlogqxpx​dx其中pxp(x)px和qxq(x)qx。
【数据挖掘】KL散度（Kullback-Leibler Divergence, KLD）
dundunmm的博客
03-12 1263
KL 散度是一种衡量两个概率分布相似度的重要工具，在机器学习、深度学习、NLP 和数据压缩等多个领域有广泛应用。它是非对称的，且可以用交叉熵来表示，在变分推断、信息论和深度学习模型优化中至关重要。是衡量两个概率分布 P 和 Q之间差异的一种非对称度量。它用于描述当使用分布 Q 逼近真实分布 P 时，信息丢失的程度。因此，最小化 KL 散度等价于最小化交叉熵。
KL散度
wydbyxr的博客
10-20 613
KL散度   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距离。 概念解释   它是描述两个概率分布P和Q差异的非对称性的度量（注意与JS散度区别）。它是非对称的，这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P)。...
KL散度（KL divergence）
m0_37805255的博客
07-28 5749
KL散度（KL divergence） 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，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...
KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KLD）
weixin_44012667的博客
03-13 5092
对于两个离散概率分布。
KL_D:Kullback-Leibler 散度-matlab开发
05-29
Kullback-Leibler 散度（Kullback-Leibler Divergence，简称 KLD），又称为相对熵，是信息论中衡量两个概率分布差异的一种度量方式。它是由 Solomon Kullback 和 Richard Leibler 在1951年提出的。KLD 是非对称的，...
kld.rar_KLD_Kullback-Leibler_distance
09-24
KLD，全称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler Divergence），是信息论中一个重要的度量标准，用于衡量两个概率分布之间的差异。在数学和统计学中，它通常被用作一个非对称的距离度量，尤其是在比较模型拟合...
万字详解：相对熵与KL散度：基础理论与应用
最新发布
AI天才研究院
06-03 376
相对熵（KL散度）是信息论中衡量两个概率分布差异的重要工具。本文系统介绍了KL散度的理论基础、数学定义、性质及其在各领域的应用。首先从信息量和熵的概念入手，阐述了KL散度的离散与连续形式定义，并分析了其非负性、不对称性等特性。文章对比了KL散度与交叉熵的关系，推导了高斯分布下的具体表达式。针对KL散度的局限性，介绍了JS散度和Wasserstein距离等改进方法。在应用层面，详细探讨了KL散度在机器学习（VAE、GAN、强化学习）、自然语言处理、气象学、金融等领域的具体应用场景。最后提供了PyTorch等框
熵，交叉熵，相对熵（KL散度）
智商不够，时间来凑
09-13 2297
先插入一个链接可视化信息论，简单明了很容易看懂什么是信息熵信息熵是度量随机变量不确定度的指标，信息熵越大意味着随机变量不确定度越高，意味着系统的有序程度越低。他的定义 如果随机变量P={x1,x2,...,xn}P=\{x_1,x_2,...,x_n\},他的概率P{P=xi},i∈{1,2,..,n}P\{P=x_i\},i\in \{1,2,..,n\}，则随机变量P={x1,x2,...,x
基于YOLOv7使用KLD损失修改为旋转目标检测（源码+说明文档）.rar
04-15
1、资源内容：基于YOLOv7使用KLD损失修改为旋转目标检测（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.youkuaiyun.com/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。
浅谈KL散度
bbbeoy的专栏
08-26 3719
浅谈KL散度 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特个数。 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。 根...
【机器学习】信息量，信息熵，相对熵(KL散度)，交叉熵
一米阳光-的博客
12-05 2729
1.信息量     信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话，信息量为0。     “吐鲁番下中雨了”（吐鲁番年平均降水量日仅6天）这条信息比较有价值，为什么呢，因为按统计来看吐鲁番明天不下雨的概率为98%（1-6/300），对...
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目录1.概念理解1.1定义遇到log 0 怎么办？2.编程实现 1.概念理解 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）。 1.1定义 只需要稍加修改熵H的计算公式就能得到K-L散度的计算公式。设p为观察得到的概率分布，q为另一分布来近似p，则p、q的K-L散度为： KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 也
【论文阅读】KLD模型
dujuancao11的博客
11-13 6543
旋转目标检测方法解读（KLD, NeurIPS2021） 旋转目标检测方法解读（KLD, NeurIPS2021） - 知乎 Learning High-Precision Bounding Box for Rotated Object Detection via Kullback-Leibler Diverge 通过Kullback-Leibler Divergence学习旋转目标检测的高精度包围盒 摘要 现有的旋转目标探测器大多继承了水平探测范式，后者已经发展成为一个成...
KLD Loss（ tf.nn.softmax, torch.nn.functional.softmax, log_softmax, kl_div） 计算技巧(一)
Forrest97的博客
11-09 4830
最近在比较不同模型的性能，发现虽然文献中使用的相同的指标，比如KLD。但是数据的处理方式却存在着差异，这会导致最后的数据并不具有直接可比性。 这里记录下，其中的一些值得记住的细节。主要涉及的API包括tf.nn.softmax, torch.nn.functional.softmax, log_softmax, kl_div 文章目录二维数据输入数据前处理tf.nn.softmaxtorch.nn.functional.softmaxkld 散度计算tensorflowpytorch完整代码 二维数据输入
芒果YOLOv8改进158：旋转检测Loss损失函数KLD：即插即用 NeurIPS顶会论文，独家首发原创新颖｜通过 Kullback-Leibler 散度学习用于目标检测的高精度边界框
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
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即插即用 ｜KLD loss损失函数，独家首发原创新颖｜通过 Kullback-Leibler 散度学习用于目标检测的高精度边界框
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FY_2018的博客
08-15 9047
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36533552/article/details/104034759 KLDivLoss 作用： 用于连续分布的距离度量；并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用；用label_smoothing就采用这个； 公式： 公式理解： p(x)是真实分布，q（x）是拟合分布；实际计算时；通常p（x）作为target，只是概率分布；而xn则是把输............
kullback-leibler divergence
03-16
Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler divergence），也叫做相对熵，是一种衡量两个概率分布之间差异的指标。通常用于比较一个概率分布与另一个参考概率分布之间的差异，例如用于模型选择、信息检索、图像处理等...
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