1. 概念考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个近似的分布 q(x) (1) 这被称为分布p(x)和分布q(x)之间的 相对熵(relative entropy)或者KL散 度( Kullback-Leibler divergence )。 也就是说，当我们知道真实的概率分布之后，可以给出最有效的编码。如果我们使用了不同于真实分布的概率分布，那么我们一定会损失编
KL散度与JS散度KL散度(Kullback-Leibler divergence)KL散度的计算公式KL散度的基本性质JS散度(Jensen-Shannon divergence)JS散度的数学公式不同于KL的主要两方面 KL散度(Kullback-Leibler divergence)又称KL距离，相对熵。KL散度是描述两个概率分布P和Q之间差异的一种方法。直观地说，可以用来衡量给定任意分布
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2023-11-13 20:13:32
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js散度kl散度代码pytorch的描述
在机器学习和深度学习中，Kullback-Leibler（KL）散度和Jensen-Shannon（JS）散度是两种常用的概率分布相似性度量。它们在信息论、生成模型以及自监督学习中起着重要作用。在使用PyTorch实现这些散度时，可能会遇到一些参数选择和调试问题。本文将详细记录解决“js散度kl散度代码pytorch”相关问题的过程，包括背景定位、参数解
KL散度（KL divergence）全称：Kullback-Leibler Divergence。用途：比较两个概率分布的接近程度。在统计应用中，我们经常需要用一个简单的，近似的概率分布 f * 来描述。观察数据 D 或者另一个复杂的概率分布 f 。这个时候，我们需要一个量来衡量我们选择的近似分布 f * 相比原分布 f&nb
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2024-10-16 19:03:37
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KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标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 PQ (概率分布P(x)和Q(x)) 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于 QPPQP 的近似分布定义如下：因为对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。当P(x)和Q(x)的相似度
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2024-01-19 13:37:03
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3.2 实验过程与结果3.2.1 面向对象的遥感影像分割利用ENVI软件的Segment Only Feature Extraction功能模块对实验数据进行面向对象分割操作。该方法采用的是Full Lambda-Schedule分割算法, 其基本思想是对影像的光谱和空间结构信息进行分析, 通过对具有相似光谱值和空间结构特征值像素的迭代、聚合, 实现对影像斑块的分割。在该方法中, 需要对分割尺度(
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2024-01-08 12:56:05
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PR Ⅴ & 信息论 Ⅰ：熵、KL散度、交叉熵、JS散度及python实现首先以离散分布为主开启这个系列的文章，因此文中的概率符号是离散分布所使用的大写的概率质量函数。1 信息量我们吃瓜的时候经常会感叹信息量很大，这说明肯定是越不寻常的事情信息量越大，如果只是“太阳东起西落”肯定不会引起吃瓜群众的关注。花书中给出了信息量化的准则如下： 那么，一个事件
# KL散度与交叉熵在PyTorch中的应用
在深度学习模型的训练中，我们常常需要衡量两个分布之间的差异，其中Kullback-Leibler (KL)散度和交叉熵是最常用的两种指标。本文将深入探讨这两者的定义、区别及其在PyTorch中的实现，并提供相应的代码示例。
## 1. KL散度与交叉熵的定义
### KL散度
KL散度是一种用于测量两个概率分布之间差异的非对称度量。给定两个概率
KL 散度，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
在深度学习模型中，Kullback-Leibler散度（简称KL散度）是用来衡量两个概率分布之间的差异的常用方法。PyTorch提供了内置的支持，使得我们可以方便地实现KL散度损失。这篇文章将全面探讨如何在PyTorch中实现KL散度损失的过程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择模型}
B -->|是| C[训练模型]
B --
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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2019-01-16 10:13:00
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在概率论或信息论中，KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵（r
原创
2022-12-01 19:00:48
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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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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、交叉熵与JS散度数学公式以及代码例子1.1 KL 散度概述 KL 散度 ，Kullback-Leibler divergence，（也称相对熵，relative entropy）是概率论和信息论中十分重要的一个概念，是两个概率分布（probability distribution）间差异的非对称性度量。对离散概率分布的 KL 散度 计算公式为：对连续概率分布的 KL 散度 计算公
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2024-01-31 02:20:32
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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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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，得到的结果也不一样。（所以这里严格来讲也不能把KL散度称为KL距离，距离一定符合对称性，所以要描述准确的话还是建议用
KL散度（Kullback-Leibler divergence），可以以称作相对熵（relative entropy）或信息散度（information divergence）。KL散度的理论意义在于度量两个概率分布之间的差异程度，当KL散度越大的时候，说明两者的差异程度越大；而当KL散度小的时候，则说明两者的差异程度小。如果两者相同的话，则该KL散度应该为0。接下来我们举一个具体的?：我们设定
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2024-07-31 20:54:26
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一、第一种理解 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性...
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2015-10-26 16:46:00
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