KL散度 (Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标，它作为经典损失函数被广泛地用于 聚类分析 与 参数估计 等机器学习任务中。 今天，我们来唠一唠这个KL散度，主要从以下几个角度对KL散度进行理解: KL散度的定义与基本性质。 从采样角度出发对KL散度进行直观解释： KL散度描述了我们用分布Q来估计数据的真实分布P的编码损失。 KL散度的应用以及常见分布KL散度的计算。 假设对随机变量 \xi，存在两个概率分布 P,Q。 如果 \xi 为 离散随机变 …

In mathematical statistics, the Kullback–Leibler (KL) divergence (also called relative entropy and I-divergence [1]), denoted (), is a type of statistical distance: a measure of how much a model probability distribution Q is different from a true probability distribution P.

2018年6月3日 · Kullback-Leibler 散度（Kullback-Leibler Divergence，简称 KLD），又称为相对熵，是信息论中衡量两个概率分布差异的一种度量方式。它是由 Solomon Kullback 和 Richard Leibler 在1951年提出的。KLD 是非对称的，...

5 天之前 · KL散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵（relative entropy），是用来衡量两个概率分布之间差异的一种指标。在机器学习中，KL散度常常用于度量两个概率分布之间的相似度或差异性。具体来说，假设我们有两个概率分布px和qx，其中px表示真实分布，qx表示模型预 …

在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。 通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。

d_{kl}(q||p): q基于p的kl，或从p到q的kl，此处称为反向kl。 假设， P 为真实的分布函数，我们想要用带参数 \theta 的分布函数 Q ，即 Q_\theta ，去近似 P 。 也就是说，通过选取参数 \theta ， 让 Q_\theta 和 P 在某种意义上具有相似性。

2023年3月16日 · KL散度（Kullback-Leibler Divergence，简称KL散度） 是一种度量两个 概率分布 之间差异的指标，也被称为相对熵（Relative Entropy）。 KL散度被广泛应用于信息论、统计学、 机器学习 和数据科学等领域。 KL散度 衡量的是在一个概率分布 P 中获取信息所需的额外位数相对于使用一个更好的分布 Q 所需的额外位数的期望值。 如果 P 和 Q 的概率分布相同，则 KL散度为零，表示两个分布完全相同；如果 P 和 Q 的概率分布不同，则 KL散度为正值，表示两个分布 …

Kullback-Leibler Divergence (KL散度)，又称为相对熵，是信息论中的一个概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。 在机器学习中，它常用于评估模型预测分布与真实分布之间的距离。

2025年1月15日 · KL散度 (Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标，是经典损失函数，应用于PPO等算法参数估计设计。 假设对随机变量 ξ，存在两个概率分布P和Q。 如果 ξ 为离散变量，则定义从P到Q的KL散度为： D K L (P | | Q) = ∑ i P (i) l n (P (i) Q (i)) D K L (P | | Q) = ∫ − ∞ ∞ p (x) l n (p (x) q (x)) d x. D K L (P | | Q) 在一定条件下可以趋向于无穷。 【推荐】还在用 ECharts 开发大屏？ 试试这款永久免费的开源 BI 工具！ · .NET Core 中如何实现缓存的 …

KL散度（Kullback-Leibler divergence，簡稱KLD） [1] ，在訊息系统中称为相对熵（relative entropy），在连续时间序列中称为随机性（randomness），在统计模型推断中称为訊息增益（information gain）。也称訊息散度（information divergence）。