# JSKL散度与Python实现
## 什么是JSKL散度
JSKL散度（Jensen-Shannon Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布相似度的方法。它可以看作是Kullback-Leibler散度的对称化形式，具有良好的数学性质。JSKL散度不仅可以用于比较离散分布，也适用于连续分布。其公式如下：
\[
D_{JS}(P || Q) = \f
交叉熵(Cross Entropy)和KL散度(Kullback–Leibler Divergence)是机器学习中极其常用的两个指标，用来衡量两个概率分布的相似度，常被作为Loss Function。本文给出熵、相对熵、交叉熵的定义，用python实现算法并与pytorch中对应的函数结果对比验证。熵(Entropy)此处为方便讨论及与后续实例呼应，所有随机变量均为离散随机变量。定义随机变量x在
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2024-01-06 19:23:42
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前言本文仅仅介绍了常见的一些JS加密，并记录了JS和Python的实现方式常见的加密算法基本分为这几类：(1)base64编码伪加密(2)线性散列算法（签名算法）MD5(3)安全哈希算法 SHAI(4)散列消息鉴别码 HMAC(5)对称性加密算法 AES，DES(6)非对称性加密算法 RSA提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、编码，加密1. 什么是编码？编码是信息从一种形式或格式转换
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2024-01-16 21:22:45
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前面我们介绍了相对熵（KL散度）的概念，知道了它可以用来表示两个概率分布之间的差异，但有个不大好的地方是它并不是对称的，因此有时用它来训练神经网络会有顺序不同造成不一样的训练结果的情况（其实个人觉得也就是训练时间差异罢了，也没那么严重）。为了克服这个问题，有人就提出了一个新的衡量公式，叫做散度，式子如下： 如果有一点数学功底的人可以轻易看出这个公式对于和是对称的，而且因为是两个的叠加，由相对熵的文
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2024-01-03 13:33:45
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对于连续数据，往往需要采用一种度量来描述这个数据的弥散程度。
给定属性x，它具有m个值\(\{x_1,x_2,...,x_m\}\)关于散布度量就有以下这些散布度量名称——————散布度量定义—————————————————————————极差range\(range(x)=max(x)-min(x)\)方差variance\(variance(x)=s^2_x=\frac{1}{m-1} \s
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2023-12-11 12:00:17
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Python中的散列表Python内置的字典数据类型的实现就是散列表。散列表也被称为字典或者是关联数组（associative array）。和“关联数组”这个名称的字面意思一样，散列表会像Python的字典一样，把键和值关联起来。标准的数组数据结构能够让我们根据数组里的位置来查找值，而关联数组能够让我们根据键来查找值。散列表的目标实现散列表的目标是能够提供高效的插入、删除以及搜索的方法；而且，我
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2023-12-07 09:45:20
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本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaScript 文件。这个库可以通过删除不必要的空格和注释来最小化 JavaScript 代码。库的安装在控制台使用如下命令即可安装，注意如果网络不好，请切换国内源。pip install jsminjsmin 库代码示例在压缩前，请提前准备一个未被压缩的 JS 文件，便于
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2023-11-21 17:47:53
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压缩JS学习目录? jsmin 库? 库的安装? jsmin 库代码示例? rjsmin 库? 库的安装? rjsmin 库代码示例? slimit 库? 库的安装? slimit 库的使用? slimit 库的其他用途遍历、修改 JavaScript AST 本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。? jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaSc
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2023-11-28 00:54:03
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文章描述js迈向python语法之函数(透过js去学习python) 文章目录文章描述前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语法不同，以及在python中有一个强制位置参数这样的一个新的语法。一、语法：二、参数传参：(1).必需传参(2).关键字参数(3).默认参数(4).不定参数(4).强制位置参数三、匿名函数 前言：在新版python中与js中的函数用法类似只不过是一些语
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2023-11-06 19:22:01
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K-L散度
Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息。 K-L散度定义见文末附录1。另外在附录5中解释了为什么在深度学习中，训练模型时使用的是Cros
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2023-07-29 13:30:32
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【JS散度】由于KL散度的不对称性问题使得在训练过程中可能存在一些问题，在KL散度基础上引入了JS散度，JS散度是对称的，其取值是 0 到 1 之间。如果两个分布 P,Q 离得很远，完全没有重叠的时候，那么JS散度值是一个常数（ log2），此时梯度消失（为0）。JS散度越小，2个分布越相似JS散度相似度衡量两个分布的指标，现有两个分布和，其JS散度公式为： &nb
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2023-10-18 16:40:14
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写在前面大家最近应该一直都有刷到ChatGPT的相关文章。小喵之前也有做过相关分享，后续也会出文章来介绍ChatGPT背后的算法——RLHF。考虑到RLHF算法的第三步～通过强化学习微调语言模型的目标损失函数中有一项是KL散度，所以今天就先给大家分享一篇与KL散度相关的文章。0. KL散度概述KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergence）是一种量化两
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2023-11-07 15:02:19
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KL散度的公式是假设真实分布为，我们想用分布去近似，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，那么我们是应该用还是用?下面就来分析这两种情况：正向KL散度: 被称为正向KL散度，其形式为： 仔细观察（1）式，是已知的真实分布，要求使上式最小的。考虑当时，这时取任何值都可以，因为这一项对整体的KL散度没有影响。当时，这一项对整体的KL散度就会产生影响，
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2023-09-15 16:14:39
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直角坐标、极坐标、柱坐标和球坐标这几种坐标系都是正交坐标系，证明似乎并不麻烦（没证明过，想象了一下）；当我们将直角坐标系下的积分变换到其他坐标（或者更灵活一点，随便变来变去），并将其他坐标也画成正交的形式（比如极坐标的r和Θ），那么经过变换后的图形是不一样的。例如直角坐标下圆心在原点的圆弧变换到极坐标下就变成了线段（r固定）。由此可以想象，当进行积分运算的时候，大概就要对被积函数乘以一
梯度梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个纯量场中,梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)纯量值最小处指向周围纯量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差距程度"举例子来讲会比较简单,如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方越高,反之则越低.经过梯度这个运操作数
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2024-07-07 10:55:44
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# 如何实现Python KL散度
## 简介
在开始介绍如何实现Python KL散度之前，我们先来了解一下什么是KL散度。KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和信息论中，KL散度经常被用来作为两个概率分布P和Q之间的差异性度量。
在本篇文章中，我们将教会刚入行的小白如何实现Python K
原创
2023-10-13 09:39:33
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散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表# coding=utf-8
"""
需求：读取文件，每行为一段 json 字符串，总共100 行，有些字符串中包含 real 字段，有些未包含
将包含、未包含的
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2023-07-04 15:39:29
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目录目录前言：一、散列类型二、字典dict1.定义2.字典的常用方法1）增2）删3）改4）查三、集合set1.定义2.集合的常用方法前言：python的基本数据类型可以分为三类：数值类型、序列类型、散列类型，本文主要介绍散列类型。一、散列类型散列类型：内部元素无序，不能通过下标取值1）字典（dict）：用 {} 花括号表示，每一个元素包含键（key）和值（value），key是一般是唯一的，如果重
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2024-03-03 23:05:31
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在实际计算中经常会用到梯度、散度和旋度。在此，我记录一下它们的计算公式。梯度：设函数f(x,y)在区域D上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0)均有梯度grad f(x0,y0).设函数f(x,y,z)在区域Ω上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0,z0)均有梯度grad f(x0,y0,z0).平面梯度：空间梯度： 散度：设向量场A(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q
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2023-05-17 21:43:59
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KL散度（Kullback-Leibler divergence）是一种用来衡量两个概率分布之间的差异性的度量方法。它的本质是衡量在用一个分布来近似另一个分布时，引入的信息损失或者说误差。KL散度的概念来源于概率论和信息论中。KL散度又被称为：相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback
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2023-10-28 16:32:48
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