KL与JS散度学习[转载]
转自:https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715?from=timeline&isappinstalled=0
https://blog.csdn.net/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率模型之间的差距,也可以理解为损失。
当以2为底时表示的是,以当前形式标识信息损失了多少位。
1.数据的熵

当底数为2时,就是香农熵。
2.KL散度度量信息损失

常见书写形式:

KL(p||q)和KL(q||p)并不相等,所以不是距离。
3.JS散度是对称的
计算公式:用到了KL散度。
JS是有界对称的,界是[0,1]
将KL公式代入进去即可。如果P1、P2完全相同,那么KL和JS都为0.
KL与JS散度学习[转载]的更多相关文章
- 【深度学习】K-L 散度,JS散度,Wasserstein距离
度量两个分布之间的差异 (一)K-L 散度 K-L 散度在信息系统中称为相对熵,可以用来量化两种概率分布 P 和 Q 之间的差异,它是非对称性的度量.在概率学和统计学上,我们经常会使用一种更简单的.近 ...
- 【python深度学习】KS,KL,JS散度 衡量两组数据是否同分布
目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相 ...
- KL散度、JS散度、Wasserstein距离
1. KL散度 KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益.KL散度是是两个概率分布 $P$ 和 $Q$ 之间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 ...
- 信息论相关概念:熵 交叉熵 KL散度 JS散度
目录 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 1. 信息量(熵) 2. KL散度 3. 交叉熵 4. JS散度 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 摘要: 熵(entropy).KL 散度 ...
- KL散度与JS散度
1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度.对于两个概率分布P.Q,二者越相似,KL散度越小. KL散度的性质:P表示真实 ...
- Ext JS 6学习文档–第1章–ExtJS入门指南
Ext JS 入门指南 前言 本来我是打算自己写一个系列的 ExtJS 6 学习笔记的,因为 ExtJS 6 目前的中文学习资料还很少.google 搜索资料时找到了一本国外牛人写的关于 ExtJS ...
- 【GAN与NLP】GAN的原理 —— 与VAE对比及JS散度出发
0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document proces ...
- js面向对象学习 - 对象概念及创建对象
原文地址:js面向对象学习笔记 一.对象概念 对象是什么?对象是“无序属性的集合,其属性可以包括基本值,对象或者函数”.也就是一组名值对的无序集合. 对象的特性(不可直接访问),也就是属性包含两种,数 ...
- js数组学习整理
原文地址:js数组学习整理 常用的js数组操作方法及原理 1.声明数组的方式 var colors = new Array();//空的数组 var colors = new Array(3); // ...
随机推荐
- 【java】java内存模型 (1)--基础
并发编程模型的分类 在并发编程中,我们需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步(这里的线程是指并发执行的活动实体).通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式编程中,线程之间的通信 ...
- mybatis由浅入深day02_4多对多查询_多对多查询总结
4 多对多查询 4.1 需求(查询用户及用户购买商品信息) 查询用户及用户购买商品信息. 4.2 sql语句 查询主表是:用户表 关联表:由于用户和商品没有直接关联,通过订单和订单明细进行关联,所以关 ...
- swift学习笔记之—自定义函数的规则说明
原文出自:www.hangge.com 转载请保留原文链接:http://www.hangge.com/blog/cache/detail_517.html 1,无返回值的函数 func test( ...
- 转的:burp suite小例子
Web安全测试时经常会遇到一些蹩脚的注射点,而因各种原因利用注射又无法获取网站管理账号或拥有网站管理权限却迟迟不能upload一个shell的时候,可能会权衡一下web权限与数据库信息,哪个是我们所需 ...
- VS2015编译OpenSSL1.0.2源码
更多详细信息http://blog.csdn.net/YAOJINGKAO/article/details/53041165?locationNum=10&fps=1 1.下载安装编译必须的A ...
- Size Balanced Tree
Size Balanced Tree(SBT)是目前速度最快的平衡二叉搜索树,且能够进行多种搜索操作,区间操作:和AVL.红黑树.伸展树.Treap类似,SBT也是通过对节点的旋转来维持树的平衡,而相 ...
- poj_1442 Treap
Treap是一种动态平衡二叉树结构,具有期望的O(log2n)的复杂度.适用于动态区间数据的查询.更改.维护等操作. 题目大意 一组数从前向后插入队列中,插入的过程中会有查询,查询当前队列中的第k小的 ...
- C++模板实战6:迭代器
1 迭代器的类型: 输入迭代器 .前向迭代器.双向迭代器.跳转迭代器以及输出迭代器.这五种迭代器的限制条件从左至右越来越强. 2 输入迭代器需满足的条件: X u(a); X可复制构造 u=a; 可赋 ...
- xcode 4.6 破解及真机调试
从安卓到IOS,从 eclipse 到xcode跨度还是比较大的.在研究的过程中发现,许多时候不仅仅是C,C++,JAVA和OBJECT-C的区别,相对于编程语言来说,操作习惯和开发工具带来的困惑要 ...
- hdu 5318 The Goddess Of The Moon
The Goddess Of The Moon Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/ ...