一文搞懂散度

文章目录 Divergence Measures 介绍 KL-Divergence 一种信息论的解释熵散度的性质散度的不变性补充：MMD ：maximum mean discrepancy 补充：Wasserstein距离参考资料 Divergence Measures 介绍在机器学习中，我们常常需要用一个分布Q去逼近一个目标分布P，我们希望能够找到一个目标函数D(Q,P)D( Q,P...

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关于KL距离（KL Divergence）

转载请注明出处。最早KL divergence就是从信息论里引入的，不过既然题主问的是ML中的应用，就不多做具体介绍。只是简单概述给定真实概率分布P和近似分布Q，KL divergence所表达的就是如果我们用一套最优的压缩机制(compression scheme)来储存Q的分布，对每个从P来的sample我需要多用的bits（相比我直接用一套最优的压缩机制来储存P的分布）。这也叫做

KL散度的理解

。　　根据shannon的信息论，给定一个字符集的概率分布，我们可以设计一种编码，使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。假设这个字符集是X，对x∈X，其出现概率为P(x)，那么其最优...主要的性质。如下（1）尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数，但它并不是一个真正的度量或者距离，因为它不具有对称性，即（2）相对熵的值为非负值，即在证明之前，需要认识一个重要的不等式，叫做吉布斯

KL-divergence

KL-divergence为0时，两个分布完全相同。各种情况都用得到，应用统计学、流体力学、神经科学、篮球分析和机器学习。但是现在的问题是，我知道他能表示两个概率分布之间的距离(不同的程度)，但是我不知道...看论文1的时候遇到的，该论文首先得出了衡量两个概率分布之间的距离的公式，目标函数是使这两个概率之间的距离d( · , · )尽可能小，但是由于比较难算，因此用计

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。根据shannon的信息论，给定一个字符集的概率分布，我们可以设计一种编码，使得表示该字符集组成的...,A) 　　KL散度是不对称的，当然，如果希望把它变对称，　　Ds(p1, p2) = [D(p1, p2) + D(p2, p1)] / 2. 二、第二种理解　　今天开始来讲相对熵，我们知道信息熵

KL-divergence

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