首页 > TAG信息列表 > Divergence

KL散度(距离)和JS散度(距离)

  两者都可以用来衡量两个概率分布之间的差异性。JS散度是KL散度的一种变体形式。 KL散度:也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性(也可以简单理解成相似性),二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质:●非负性。即KL散度大于等于零。 ●非对称性。即运算时交换P和Q的位置,

机器学习中的数学——距离定义(二十四):Bregman散度(Bregman Divergence)

F-散度已经可以表达我们提到的所有散度,目前为止它是最通用的散度形式。但很多文章也会出现另一种叫做Bregman的散度,它和F-散度不太一样,是另一大类散度。 我们以欧几里得距离举例,即 n n n维

KL散度(Divergence)

一、信息量 首先我们要懂信息量的概念,任何一个事件都会承载一个信息量。当一件事情发生的概率很高时,他承载的信息量就越少,例如“1+1=2”这个事情我们是已知的,所以当别人告诉我们这件事时我们不能获取任何信息,即信息量为0,但是”中国足球世界杯夺冠”这件事给我们的信息量是巨

JS散度(Jensen–Shannon divergence)

1. 概述 KL散度存在不对称性,为解决这个问题,在KL散度基础上引入了JS散度。 \[J S\left(P_{1} \| P_{2}\right)=\frac{1}{2} K L\left(P_{1} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right)+\frac{1}{2} K L\left(P_{2} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right) \]JS散度的值域范围是[0,1],相同则是0,相反

[原创]关于散度(divergence)和旋度(Curl)的公式推导

参考3Blue1Brown这个博主的视频 Divergence and curl: The language of Maxwell's equations, fluid flow, and more   https://www.youtube.com/watch?v=rB83DpBJQsE   对应于B站上是   散度与旋度:麦克斯韦方程组、流体等所用到的语言    https://www.bilibili.com/vid