KL(q||p)与KL(p||q) variational inferenece

最新推荐文章于 2025-02-24 19:26:09 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xyqzki/article/details/12321929
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本文探讨了KL散度(KL divergence)在两种不同情况下的应用特点：KL(q||p)强调针对高概率区域的精确匹配，适合捕捉局部特征；而KL(p||q)则更侧重全局覆盖，确保p分布的每个非零概率区域都能被q分布覆盖，适用于全面把握分布特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

KL(q||p) 重视local的 big p(z), 不重视global，q(z)的z subspace 都对应p(z)的big probability mass,即，“重点打击”. 但是q(z)的z subspace不能 cover 所有p(z) 大的region. 例如在GMM中, 通常q(z_i)是没有closed form solution的，是depend on other q_i，couple的关系，计算需要iteration

KL(p||q) 重视global的，avg的，不重视local的，p(z) nonzero的地方，q(z)也要nonzero，即“全面打击”，但忽略局部特征。有closed form的solution for q_i



论文速览 | ECCV 2024 | Unsupervised Variational Translator for Bridging Image Restoration and High-Level
NLOS的博客
10-17 275
本文提出的无监督变分翻译器(VaT)为桥接图像恢复与高级视觉任务提供了一种新颖而有效的方法。通过变分推断和不确定性引导的自训练,VaT成功地在不需要配对数据和模型重训练的情况下,显著提升了高级视觉任务在退化环境中的性能。理论基础扎实:通过变分推断推导出的优化目标,为无监督学习提供了坚实的理论支撑。架构灵活轻量:采用轻量级网络连接现有模型,无需重训练即可实现性能提升。性能显著:在多个任务和数据集上均展现出优于现有方法的性能。通用性强:适用于多种图像恢复和高级视觉任务的组合。
KL散度原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-15 862
KL散度原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在信息论和统计学中，衡量两个概率分布之间的差异是非常重要的。这种衡量通常通过不同的距离度量或相似度指标来完成，其中一个常用且具有广泛应用价值的概念是Kullback-Leibler散度（
初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念
weixin_34396103的博客
05-30 1665
选自thushv.com，作者：Thushan Ganegedara，机器之心编译。机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。代码：gi...
计算 KL距离 (相对熵)
陈杉菜
07-09 1万+
KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（RelativeEntropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是：在相同事件空间里，概率分布P(x)的事件空间，若用概率分布Q（x）编码时，平均每个基本事件（符号）编码长度增加了多少比特。 我们用D（P||Q）表示KL距离，计算公式如下：...
cmd 之 10种打开方法
2401_89382898的博客
02-24 4865
本文介绍了cmd的10种打开方法，包括常用方法，快捷方法，如何打开管理员权限，有详细的图文展示
KL散度理论讲解
qq_39398917的博客
06-07 998
KL散度理论的简单理解
KL散度的含义与性质
热门推荐
最佳损友
06-09 8万+
       在概率论或信息论中，KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵（relative entropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P)。特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。有人将KL散度称为KL...
pytorch中的kl divergence计算问题
wwyy2018的博客
09-28 2万+
偶然从pytorch讨论论坛中看到的一个问题，KL divergence different results from tf，kl divergence 在TensorFlow中和pytorch中计算结果不同，平时没有注意到，记录下 kl divergence 介绍 KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵，是描述两个概率分布 P 和 Q 差异的一种方法。计...
KL​ (P∣∣Q)= x∈X∑​ p(x)log( q(x)p(x)​ )
最新发布
04-01
这里需要注意的是，KL 散度并不满足对称性条件即一般情况下有 \( D_{KL}(P||Q) \neq D_{KL}(Q||P) \)[^1]。 #### 应用场景分析 在机器学习中，KL 散度常用来作为损失函数的一部分来优化参数使得模型输出更接近于...
变分预备知识 - KL散度
weixin_34415923的博客
08-08 394
KL散度的两种形式如下： 对于q被高估或者低估的原因为： 首先看上式KL(p||q)的表达式，目标是希望KL(p||q)的值尽可能的小，但是在p(x)的值很大的情况下，为了保证KL(p||q)的值尽可能小，所以q(x)的值需要接近p(x),这样才能保证整个log(p(x)/q(x))整体变小。直观上来说，就是在p(x)的概率密度大的地方...
KL散度超详细讲解
weixin_37763870的博客
11-12 2万+
KL散度定义 KL(Kullback-Leibler divergence)散度多应用于概率论或信息论中，又可称相对熵(relative entropy)。它是用来描述两个概率分布P和Q的差异的一种方法。 【记】KL具有非对称性，即D(P||Q) ≠ D(Q||P)。 在信息论中，D(P||Q) 表示用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布 KL散度公...
KL散度
weixin_30481087的博客
03-06 368
https://blog.youkuaiyun.com/guolindonggld/article/details/79736508 https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715?from=timeline&isappinstalled=0 KL散度（Kullback-Leibler Divergence）也叫做相对熵，用于度量两个概率分布之间的差异程度。 离散型...
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敲代码的quant的博客
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在看论文《Detecting Regions of Maximal Divergence for Spatio-Temporal Anomaly Detection》时，文中提到了这三种方法来比较时间序列中不同区域概率分布的差异。 KL散度、JS散度和交叉熵 三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标。不同之处在于它们的数学表达。 对于概率分布P(x)和Q(x) 1）KL散度（K...
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u011584941的专栏
05-07 603
熵，信息熵在机器学习和深度学习中是十分重要的。那么，信息熵到底是什么呢？ 　　首先，信息熵是描述的一个事情的不确定性。比如：我说，太阳从东方升起。那么这个事件发生的概率几乎为1，那么这个事情的反应的信息量就会很小。如果我说，太阳从西方升起。那么这就反应的信息量就很大了，这有可能是因为地球的自转变成了自东向西，或者地球脱离轨道去到了别的地方，那么这就可能导致白天变成黑夜，热带雨林将...
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weixin_43299722的博客
11-20 146
逻辑回归能否和线性回归一样使用MSE来计算损失？MSE本质是求距离，而逻辑回归计算的是概率
美团“猜你喜欢”深度学习排序模型实践
美团技术团队
03-29 4165
一. 引言 推荐作为解决信息过载和挖掘用户潜在需求的技术手段，在美团点评这样业务丰富的生活服务电子商务平台，发挥着重要的作用。在美团App里，首页的“猜你喜欢”、运营区、酒店旅游推荐等重要的业务场景，都是推荐的用武之地。 图1 美团首页“猜你喜欢”场景 目前，深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，美团平台拥有海量的用户与商家数据，以及丰...
机器学习_KL散度详解（全网最详细）
欢迎大家关注我
12-10 5万+
全网最详细的KL散度只是解析，你确定不看吗
KL与JS散度学习[转载]
weixin_34258782的博客
11-19 123
转自：https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715?from=timeline&isappinstalled=0 https://blog.youkuaiyun.com/ericcchen/article/details/72357411 https://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/7400923.html 实际含义包括数据和假设的概...
KL散度理解
Jensen Lee的博客
04-15 5846
1. 概念 考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个近似的分布 q(x) 对它进行建模。如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系，用来把 x 的值传给接收者，那么由于我们使用了q(x)而不是真实分布p(x)，平均编码长度比用真实分布p(x)进行编码增加的信息量(单位是 nat )为： KL(p∣∣q)=−∫p(x)lnq(x)dx−(−∫p(x)lnp(x)dx)=−∫p(x)ln[q(x)p(...
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