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 …

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 …

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 …

3 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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …