NUHN BIOTECHBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	NUHN BIO-TECH
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ZIP Code: Postal Code:	N4Z
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Company Directories & Business Directories

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CNKI - 中国知网
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机器学习：Kullback-Leibler Divergence （KL 散度）-CSDN博客
今天，我们介绍机器学习里非常常用的一个概念，KL 散度，这是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。我们知道，现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据，一般来说，我们无法获取数据的总体，我们只能拿到数据的部分样本，根据数据的部分样本，我们会对数据的整体做一个近似的估计，而数据整体本身有一个真实的分布（我们可能永远无法知道），那么近似估计的概率分布和数据整体真实的概率分布的相似度，或者说差异程度，可以用 KL 散度来表示。 KL 散度，最早是从信息论里演化而来的，所以在介绍 KL 散度之前，我们要先介绍一下信息熵。信息熵的定义如下：
CNKI Overseas
CNKI provides global users with a unified search and discovery service for Chinese academic resources such as journals, dissertations, yearbooks, conference papers, e-books, newspapers, e-books, and reference books, and supports various full-text download methods
KL散度·详解 - 知乎
KL散度又可称为相对熵，描述两个概率分布 P 和 Q 的差异或相似性，用 D_ {KL} (P||Q) 表示，其可以用信息熵和交叉熵来进行表示。
直观解读KL散度的数学概念_统计学中kl (p||q)是什么意思 . . .
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。首先让我们确立一些基本规则。我们将会定义一些我们需要了解的概念。分布（distribution）分布可能指代不同的东西，比如数据分布或概率分布。我们这里所涉及的是概率分布。假设你在一张纸上画了两根轴（即 X 和 Y），我可以将一个分布想成是落在这两根轴之间的一条线。其中 X 表示你有兴趣获取概率的不同值。 Y 表示观察 X 轴上的值时所得到的概率。即 y=p (x)。下图即是某个分布的可视化。这是一个连续概率分布。比如，我们可以将 X 轴看作是人的身高，Y 轴是找到对应身高的人的概率。
KL散度（相对熵） - 知乎
式中， p 表示某一数据集的概率分布， q 表示对概率分布 p 的一个近似概率分布，该公式的意义是使用 q 对概率分布 p 作一个近似概率分布后丢失了多少信息。
KL 散度（Kullback-Leibler Divergence）：图示+公式+代码
本文通过融合图表示例、公式和代码的多元化方式阐释 KL 散度，希望对大家从理论到实践，全面理解 KL 散度有一定帮助。
KL (q||p)与KL (p||q) variational inferenece - CSDN博客
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。
【基础知识】VAE 变分推断公式|变分分布|先验分布|后验 . . .
在变分自编码器（VAE）等模型中，通过优化 ϕ 和 θ 来最大化ELBO，可以训练模型来生成数据，并学习数据的隐含结构。在此过程中，我们通常忽略KL散度项，因为它不能被直接计算，而是通过优化ELBO来最小化KL散度。
信息量、信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离
由于KL散度和JS散度存在同一个问题，如果p分布和q分布相距很远完全没有重叠，则会导致梯度消失。故引出了Wasserstein距离，即使两个分布的支撑集没有重叠仍能反映两个分布的远近。