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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信息量 事件发生的概率越小，信息量越大。 假设
是一个离散型随机变量，取值集合为
，概率分布函数为
则定义事件
的信息量为：
信息熵 信息量的期望就是熵，假设事件 有n种可能，发生
的概率为
，那么该事件的熵
为：
如果发生的事件只有两种可能性，那么熵的计算转化为下列式子：
相对熵(KL散度/KL divergence)
KL散度(Kullback-Leibler divergence)概念：KL散度（ Kullback-Leibler divergence）也被称为相对熵，是一种非对称度量方法，常用于度量两个概率分布之间的距离。KL散度也可以衡量两个随机分布之间的距离，两个随机分布的相似度越高的，它们的KL散度越小，当两个随机分布的差别增大时，它们的KL散度也会增大，因此KL散度可以用于比较文本标签或图像的相似性
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2023-10-15 10:33:06
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计算KL散度是一种衡量两个概率分布之间差异的重要工具，尤其在信息论与机器学习领域中广泛应用。在这篇博文中，我们将通过多个维度对如何在Python中计算KL散度进行详细分析与实战分享。
## 适用场景分析
KL散度适用的场景包括但不限于模型评估、异常检测、推荐系统、自然语言处理等。在这些场景中，您可能需要量化不同模型或者数据之间的相似性，KL散度将是一个重要的度量标准。
```mermaid
KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，是用于测量两个概率分布 ( P ) 和 ( Q ) 差异的度量。假设 ( P ) 和 ( Q ) 是离散概率分布，KL散度定义为：其中 ( X ) 是所有可能事件的集合，( P(x) ) 和 ( Q(x) ) 分别是事件 ( x ) 在两个分布中的概率。对于连续概率分布，KL散度的公式变为：这里 ( p(x) ) 和
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2024-07-02 22:45:19
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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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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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# Python中的KL散度计算及其应用
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种用来衡量两个概率分布之间差异的统计量。它特别适用于信息论和机器学习领域。KL散度的公式定义为：
\[ D_{KL}(P \parallel Q) = \sum_{i} P(i) \log \frac{P(i)}{Q(i)} \]
其中，\( P \) 和 \( Q \) 是两个概
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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KL 散度又叫 相对熵，是衡量 两个概率分布 匹配程度的指标，KL 散度越大，分布差异越大，匹配度越低 计算公式如下 或者 其中 p是 目标分布，或者叫被匹配的分布，或者叫模板分布，q 是去匹配的分布；试想，p 是真实值，q 是预测值，岂不是 个 loss function； 性质如果 两个分布 完全匹配，Dkl=0；KL 散度是非对称的，即 D
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2023-07-31 21:32:10
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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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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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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
完美散列函数给定一组数据项， 如果一个散列函数能把每个数据项映射到不同的槽中， 那么这个散列函数就可以称为“完美散列函数”对于固定的一组数据，总是能想办法设计出完美散列函数但如果数据项经常性的变动， 很难有一个系统性的方法来设计对应的完美散列函数当然，冲突也不是致命性的错误，我们会有办法处理的。获得完美散列函数的一种方法是扩大散列表的容量， 大到所有可能出现的数据项都能够占据不同的槽但这种方法对于
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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# 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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2019-01-16 10:13:00
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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 究竟损失了多少信息量，这就是KL散度起作用的地方。熵（entropy）想要考察 信息量 的损失，就要先
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2023-10-06 22:14:05
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from 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∗f∗ 来描述 观察数据 DD 或者另一个复杂的概率分布 ff 。这个时候，我们需要一个量来衡量我们选择的近似分布 f∗f∗ 相比原分布 ff 究竟损失了多少信息量，这就是KL散度
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2023-11-01 20:15:14
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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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