原文地址: https://www.cnblogs.com/nlpowen/p/3620470.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 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概率分布…

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概率分布的差异情况.其物理意义是:在相同事件空间里,概率分布P(x)对应的每个事件,若用概率分布 Q(x)编码时,平均每个基本事件(符号)编码长度增加了多少比特.我们用D(P||Q)表示KL距离,计算公式如下: 当两个概率分布完全相同时,即P(X)=Q(X),其相对熵为0 .我们知道,概率分布P(X)的信…

转自:KL距离,Kullback-Leibler Divergence   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概率分布的差异情况.其物理意义是:在相同事件空间里,概率分布P(x)的事件空间,若用概率分布Q(x)编码时,平均每个基本事件(符号)编码长度增加了多少比特.我们用D(P||Q)表示KL距离,计算公式如下: 注:当两个分布比较接近时…

http://www.cnblogs.com/ywl925/p/3554502.html http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657745 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概率分布的差异…

算法任务: 1. 给定一个文件,统计这个文件中所有字符的相对频率(相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数,并计算该文件的熵). 2. 给定另外一个文件,按上述同样的方法计算字符分布的概率,然后计算两个文件中的字符分布的KL距离. (熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语,仅仅是涉及到一两个公式而已,不影响您对代码的理解,so just try!) 说明: 1. 给定的文件可以是两个中文文件或两个英文文件,也可以是两个中英文混合文件.对于中文,计算字符,对于英文,计算词.…

DNN中最常使用的离散数值优化目标,莫过于交差熵.两个分布p,q的交差熵,与KL距离实际上是同一回事. $-\sum plog(q)=D_{KL}(p\shortparallel q)-\sum plog(p)$ 交差熵实际上就是KL距离减去熵. 监督学习时,p是目标的分布,无法被改变,能通过训练改变的只有拟合出的分布q,所以loss需要最小化交差熵的时候,实际上就是在最小化KL距离. 熟悉KL距离定义的话,就知道交差熵实际上是要求p与q分布尽量接近,这样就能使用相近的bit数来编码信息. 前面…

自信息量I(x)=-log(p(x)),其他依次类推. 离散变量x的熵H(x)=E(I(x))=-$\sum\limits_{x}{p(x)lnp(x)}$ 连续变量x的微分熵H(x)=E(I(x))=-$\int{p(x)lnp(x)dx} $ 条件熵H(y|x)=-$\int\int{p(x,y)lnp(y|x)dydx}$ 两个变量X和 Y 的联合熵定义为: H(X,Y)=-$\int\int{p(x,y)lnp(x,y)dxdy}$ H(x,y)=H(y|x)+H(x) 若x,y独立,H…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

信息论(Information Theory)是概率论与数理统计的一个分枝.用于信息处理.信息熵.通信系统.数据传输.率失真理论.密码学.信噪比.数据压缩和相关课题.本文主要罗列一些基于熵的概念及其意义,注意本文罗列的所有 $\log$ 都是以 2 为底的. 信息熵 在物理界中熵是描述事物无序性的参数,熵越大则越混乱.类似的在信息论中熵表示随机变量的不确定程度,给定随机变量 X ,其取值 $x_1, x_2, \cdots ,x_m$ ,则信息熵为: \[H(X) =\sum_{i=1}^{m}…

图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一,主要通过对图像进行特性分析研究,然后评估出图像优劣(图像失真程度). 主要的目的是使用合适的评价指标,使得评价结果最符合人类主观评价. 从有没有人参与的角度区分,图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支. 图像质量主观评价: 主观图像质量的评价方法是以人的主观意识为判断的评价方法,主观评价方法主要可分为两种:绝对评价和相对评价. 绝对评价: 评价指标是平均主观分(MOS),图像质量的绝对评价都…