定义：两个概率质量函数为
1. 信息熵 // todo 2. 条件熵 // todo 3. 联合熵 // todo 4. 相对熵KL距离 5...
老遇到交叉熵作为损失函数的情况,于是总结一下 KL散度 交叉熵从KL散度(相对熵)中引出,KL散度(Kullbac...
最大似然 交叉熵 KL散度 相对熵 Information bottleneck
知识点理解： 信息量->熵->相对熵（KL散度）->交叉熵->分类的loss 信息量：I(x0)=−log(p(x...
一直以为KL散度是什么新奇玩意，但是其实还是旧瓶装新酒 机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵_冉茂松...
参考资料：机器之心：如何理解KL散度的不对称性？知友CyberRep：如何通俗的解释交叉熵与相对熵?Youtube...
KL散度 KL散度，又叫相对熵，用于衡量两个分布（离散分布和连续分布）之间的距离。 设 、 是离散随机变量的两个概...
信息熵 信息熵也被称为熵，用来表示所有信息量的期望。 其中X是一个离散型随机变量。 相对熵 相对熵即KL散度。如果...
决策树问题 1）各种熵的计算熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相对熵） 熵用于衡量不确定性，所以均分的时候熵最...
本文标题：关于相对熵（KL距离）的理解
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