KL散度的不对称性和概率分布（PDF）为零的情况处理

最新推荐文章于 2022-04-07 12:16:29 发布
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分类专栏： Research
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yq_forever/article/details/81084519
本文介绍了KL散度的概念及其在衡量两个概率分布差异中的应用。强调了KL散度并非传统意义上的距离度量，因为它不具备对称性。此外还提及了一种在实际计算中处理概率为零情况的方法。

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

KL散度用来衡量两个分布之间的差异， 网上已经有很多资料，不再赘述。
但是需要注意的是，KL散度虽然觉得很像是一种“距离”，但其实并不对，没有对称性。
详细的解释可以看这里。
有人已经在matlab实现了KL散度，也处理的某些概率为零的情况（多在数据稀疏的情况下），做法是在所有概率上加了一个eps,即MATLAB默认的最小浮点数精度.

KL散度：衡量概率分布之间的差异
AI天才研究院
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KL散度：衡量概率分布之间的差异 1. 背景介绍 1.1 概率分布的重要性 在机器学习、统计学和信息论等领域中,概率分布扮演着至关重要的角色。它描述了随机变量取值的可能性,为我们提供了对不确定性的量化和建模方式。无论是构建预测模型、进行数
两个多元正态分布的KL散度、巴氏距离和W距离
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©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...
kl距离以及零值处理方法
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相对熵（KL散度）
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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。   Contents      1. 相对熵的认识    2. 相对熵的性质    3. 相
自信息量-信息熵-KL散度-交叉熵损失.pdf
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详解交叉熵损失函数及Softmax激活函数Sigmoid激活函数在深度学习二分类/多分类任务中的应用
浅谈KL散度
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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...
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05-20
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05-25
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KL散度
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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——相对熵
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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
KL散度（相对熵，信息增益）学习笔记
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1.定义根据查阅相关资料，知相对熵（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。 对一个离散随机变量的两个概率分布P和Q来说，他们的KL散度定义为： 对于连续的随机
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KL散度是描述两个概率分布相似度的一种度量。 KL散度起源于信息论。信息论的主要目标是量化数据中有多少信息。信息论中最重要的指标称为熵，通常表示为H。熵没有告诉我们可以实现这种压缩的最佳编码方案。信息的最佳编码是一个非常有趣的主题，但对于理解KL散度而言不是必需的。熵的关键在于，只要知道所需位数的理论下限，我们就可以准确地量化数据中有多少信息。现在我们可以对此进行量化，当我们将观察到的分布替换为参数化的近似值时，我们丢失了多少信息。 KL散度是对熵公式的略微修改。不仅仅是有我们的概率分布p，还有近似分布
正向KL散度与反向KL散度
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KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫x​p(x)logq(x)p(x)​dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x)，我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x)，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]
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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...
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u012837965的专栏
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Matlab是一个很强大的数据处理软件，是人们进行数据分析的得力助手。一般我们做社会调研或科学研究时，会得到很多实验数据。当需要研究两个变量之间的关系时，经常要用到曲线拟合。曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式，还能用图形直观的展现出变量之间的关系。 其实用matlab做曲线拟合很便捷，下面将以两个变量(y=f(x))为例详细介绍。 1、运行Matlab软件。 在工作空间中存入变量的实
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