KL散度（Kullback-Leibler Divergence）也叫做相对熵，用于度量两个概率分布之间的差异程度。离散型比如随机变量取值为时的概率分别为，随机变量取值为时的概率分别为，则：Python代码实现，离散型KL散度可通过SciPy进行计算：from scipy import stats
P = [0.2, 0.4, 0.4]
Q = [0.4, 0.2, 0.4]
stats.ent
转载
2023-07-07 23:17:44
77阅读
相对信息熵是信息学中的一个重要概念，用于衡量一个系统或者数据的不确定性。在Python中，我们可以使用一些库来计算相对信息熵，并且可以将其应用于各种实际问题中。本文将详细介绍相对信息熵的概念和计算方法，并通过代码示例来演示如何在Python中使用相对信息熵来解决实际问题。
## 什么是相对信息熵？
相对信息熵（Relative Entropy），也被称为Kullback-Leibler散度（K
原创
2023-08-16 15:38:02
67阅读
一：自信息二：信息熵三：联合熵四：条件熵五：交叉熵六：相对熵（KL散度）七：总结
原创
2022-12-14 16:26:04
442阅读
1. 香农熵（Shannon entropy）信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。如果一个随机变量 XX 的可能取值为 X={x1,x2,…,xn}X={x1,x2,…,xn}，对应的概率为 p(X=xi)p(X=xi)，则随机变量 XX 2. 相对熵（relative entrop
# 相对熵（KL散度）的计算方法
## 概述
在信息论中，相对熵（也称KL散度）是衡量两个概率分布之间差异的一种度量。相对熵用于比较一个概率分布与另一个理论上“真实”的概率分布之间的差异。在Python中，可以使用SciPy库中的entropy函数来计算相对熵。
## 流程图
下面是计算相对熵的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开
原创
2023-09-30 05:12:43
82阅读
相对熵（Kullback-Leibler散度）是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。在Python中，我们可以使用SciPy库来计算相对熵。下面是一个教你如何实现相对熵的流程：
1. 导入所需的库
首先，我们需要导入SciPy库中的stats模块，它包含了计算相对熵的函数。
```python
from scipy import stats
```
2. 创建两个概率分布
原创
2023-08-24 18:00:19
131阅读
【内容简介】使用一个现实中直观的例子详解信息熵、交叉熵及相对熵的核心概念，读完后，希望能帮助你建立起这三个概念的固有直觉，不再疑惑。要完成题目的最终解释，必须从熵这个神奇的概念开始讲起。1什么是熵-Entropy词源—最初来源于热力学Entropy来源于希腊语，原意：内向，即：一个系统不受外部干扰时往内部稳定状态发展的特性。定义的其实是一个热力学的系统变化的趋势。1923年，德国科学家普朗克来中国
原创
2020-11-24 16:40:48
1784阅读
自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： 对数以2为底，单位是比特（bit） 对数以e为底，单位是纳特（nat） 如英语有26个字母，假设在文章中出现的概率相等
转载
2020-04-22 15:53:00
1611阅读
2评论
信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。 信息量用来度量一个信息的
原创
2022-01-14 16:46:37
1706阅读
来自PRML的1.6 一个随机变量可以取多个值，每取一个值相当于发生了一个event，不同event发生后产生的信息量不同，这个信息量应该如何度量呢？ 首先，信息量应该与这件事发生的概率有关，越小概率的事情发生了产生的信息量越大，如地震了；越大概率的事情发生了产生的信息量越小，如太阳从东边升起来了。因此一个event的信息量应该是随着其发生概率而递减的，且不能为负。 其次，两个独立event...
原创
2021-08-25 15:22:30
717阅读
一、熵对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极nt Entropy）是熵对多维概...
原创
2024-04-11 14:31:04
368阅读
KL散度，KL距离，又叫相对熵(relative entropy)，衡量两个概率分布之间的不同程度。
原创
2023-03-26 17:55:22
206阅读
小明在学校玩王者荣耀被发现了，爸爸被叫去开家长会，心里悲屈的很，就想法子惩罚小明。到家后，爸爸跟小明说：既然你犯错了，就要接受惩罚，但惩罚的程度就看你聪不聪明了。这样吧，我们俩玩猜球游戏，我拿一个球，你猜球的颜色，我可以回答你任何问题，你每猜一次，不管对错，你就一个星期不能玩王者荣耀，当然，猜对，游
转载
2019-07-10 15:16:00
315阅读
2评论
# 实现深度学习相对熵
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title 深度学习相对熵实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 完成步骤
数据处理 :done, 2022-10-01, 1d
搭建深度学习模型 :done, 2022-10-02, 2d
训练模型
原创
2024-07-08 04:25:36
15阅读
KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个
转载
2022-05-18 21:50:34
635阅读
# 信息熵的计算方法
## 概述
在计算机科学和信息论中，信息熵是用来衡量信息的不确定性的度量方式。在Python中，我们可以使用一些简单的代码来计算信息熵。本文将介绍信息熵的计算方法以及如何在Python中实现。
## 信息熵的计算流程
下面是计算信息熵的整个流程，可以用表格的形式展示如下：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 统计每个字符出现的次数
2 | 计算每个字符的概率
3
原创
2024-01-17 12:30:55
296阅读
转载
2018-04-07 15:12:00
359阅读
2评论
关于信息论中熵、相
原创
2022-12-21 09:40:51
456阅读
本文参考nltk MaxentClassifier实现了一个简单的最大熵模型，主要用于理解最大熵模型中一些数学公式的实际含义。 最大熵模型： Pw(y|x)Zw(x)=1Zw(x)exp(∑i=1nwifi(x,y))=∑yexp(∑i=1nwifi(x,y)) 这里
fi(x,y)代表特征函数,
wi代表每个特征函数对于的权值。 如何计算测试数据x被分为类别y的概率呢？ 总结成一句话
转载
2023-12-13 01:00:37
60阅读
熵：H(p)=−∑xp(x)logp(x)
交叉熵：H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)
相对熵：KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x) 相对熵（relative entropy）也叫 KL 散度（KL divergence）；
用来度量两分布之间的不相似性（dissimilarity）；
通过交叉熵的定义，连接三者：
H(p,q)===−∑xp(x)logq(x)−
转载
2016-11-27 17:05:00
236阅读
