JS散度(Jensen-Shannon)JS散度度量了两个概率分布的相似度，基于KL散度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地，JS散度是对称的，其取值是0到1之间。...定义如下： KL散度和JS散度度量的时候有一个问题：如果两个分配 离得很远，完全没有重叠的时候...，那么KL散度值是没有意义的，而JS散度值是一个常数。
JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。...现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布添加描述 和 ，其JS散度公式为：
Jensen-Shannon divergence JS散度是基于KL距离提出的改进，取值在0到1之间： ?...JS散度是对称的并且取值在0-1之间，另外，KL与JSD都存在一个问题，在很极端的情况下，KL值没有意义，JSD会趋于一个常数，这样在算法中梯度变为了0. 欢迎关注！
当使用KL散度来衡量两个事件(连续或离散)，上面的公式意义就是求 A与B之间的对数差 在 A上的期望值。 3. KL散度 = 交叉熵 – 熵？...事实上交叉熵和KL散度的公式非常相近，其实就是KL散度的后半部分(公式2.1)：A和B的交叉熵 = A与B的KL散度 – A的熵。...另一种理解KL散度、交叉熵、熵的角度（选读）- 可跳过 那么问题来了，为什么有KL散度和交叉熵两种算法？为什么他们可以用来求分布的不同？什么时候可以等价使用？...一些对比与观察： KL散度和交叉熵的不同处：交叉熵中不包括“熵”的部分 KL散度和交叉熵的相同处：a. 都不具备对称性 b....用默认的方法，使其KL散度最小！
本文将先建立一下距离和度量的概念，然后引出f散度的概念，利用共轭函数和神经网络来计算f散度，最后将简述KL散度和JS散度的问题。...在原始版本的GAN中，希望用JS散度来度量两个概率分布的距离，则选择原函数和其对应的共轭函数为 ? 代入其中则 ? 做一个简单的变换（同时注意相应调整激活函数）： ? 则有 ?...如若使用逆KL散度，则会导致Q去拟合高概率的单峰： ? 另一个需要解释的问题，为什么原始GAN中使用JS散度效果不好。...显然，这样计算得来的JS散度为常数。所以如果将判别器训练的太好（即学习到了JS散度）但JS散度为一个常数，无法提供任何梯度信息供生成器训练，就是大家常说的“学不动”。...总结 今天向大家介绍了概率密度函数的距离、由f散度定义的一系列距离、共轭函数，之后推导了如何使用fGAN生成原始的GAN，最后阐述了KL散度和JS散度的一些问题。 下期预告：对偶与WGAN
#熵/KL散度 #熵/交叉熵 #熵/信息熵香农熵，交叉熵和KL散度 视频熵(Entropy)熵这个概念在信息表示中就是“信息含量”，有时候我们常会说“这句话信息含量好多啊”，这也是一种熵的体现。...(相对熵)KL散度是衡量两个事件/分布之间的不同。...看名字似乎跟计算两个点之间的距离也很像，但实则不然，因为KL散度不具备有对称性。...由于对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。...最终可以得到 KL散度=交叉熵-信息熵
二、KL散度如果对同一个随机变量x有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)，可以使用KL散度(Kullback-Leibler(KL) divergence)来衡量这两个分布的差异：...对离散型型随机变量，表达式展开为： KL散度的意义：KL散度衡量的是，当我们使用一种被设计成能够使得模型概率分布...KL散度有很多有用的性质，最中要的是，它是非负的，KL散度为0。当且仅当P和Q在离散型变量的情况下是相同的分布，或者在连续型变量的情况下是“几乎处处”相同的。...三、交叉熵和KL散度密切联系的是交叉熵(cross-entropy)，即 ，它和KL散度很像，但是缺少左边一项：...对离散型型随机变量，表达式展开为： 针对Q最小化交叉熵等价于最小化KL散度，因为Q并不参与被省略的那一项。
信息熵是一种信息不确定性的度量，而两个随机变量分布匹配程度的度量可以使用KL散度。...定义 KL 散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），也称作相对嫡（relative entropy），信息散度（information divergence），信息增益...KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数。...KL散度就是用来衡量这种情况下平均每个字符多用的比特数，因此可以用来衡量两个分布的距离。...这就是 \mathrm{KL} 散度不满足对 称性的原因。 示例 假设真实分布 P 为混合高斯分布，它由两个高斯分布的分量组成。
KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。...所以，我们叫KL散度，而不是叫KL距离。 1.KL定义与计算 ? 计算公式就是如此简单。我们做个例题吧。 假设我们有这样的两个分布，A和B，他们出现0和1的概率如下。 ?...这个时候，我们计算A和B之间的KL散度，就是这样： ? so easy的样子有木有！ 如何直观的理解这样的一个度量的量呢。...我不说什么用A的概率去编码B之类的，直观的去看KL散度的公式，说白了，P（x）部分可以认为是权重，其值就是P取该值的概率，后面的则是两者出现该变量的概率之比，然后取对数。取对数当然就是因为信息熵啦。...所以，希望KL散度大，那么就需要有大的权重和大的概率差异，也就是，两个分布要不一样。 对称KL就是KL（P，Q）与KL（Q，P）的值加起来之后取平均。
KL/JS散度就是常用的衡量数据概率分布的数值指标，可以看成是数据分布的一种“距离”，关于它们的理论基础可以在网上找到很多参考，这里只简要给出公式和性质，还有代码实现： KL散度 有时也称为相对熵...对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。 KL散度满足非负性 KL散度是不对称的，交换P、Q的位置将得到不同结果。 ?...散度 JS散度基于KL散度，同样是二者越相似，JS散度越小。...JS散度的取值范围在0-1之间，完全相同时为0 JS散度是对称的 ?...而预测1的散度的确更低，说明它是更好的预测。
前言 本文旨在实现WRFOUT的单层水汽通量散度和整层水汽通量散度计算方法。WRF（Weather Research and Forecasting）模式是一种广泛应用于天气和气候预测研究的数值模式。...水汽通量散度在天气和气候研究中具有重要作用。本项目将针对WRF模式的输出数据（WRFOUT）进行处理和分析，实现单层水汽通量散度和整层水汽通量散度的计算。...同时会对计算结果进行可视化展示，以便更好地理解和分析水汽通量散度的空间分布和变化规律。 概念简介 水汽通量散度是衡量水汽输送量变化的一个指标。 水汽通量散度表示单位时间内和单位面积上的水汽通量变化率。...水汽通量散度的负值表示水汽聚集,这有利于对流天气的形成;反之,正值表示水汽分散,不利于对流天气。...完整代码与文件可后台回复“水汽通量散度”获取链接。
由于研究的需要，需要求解势函数从而得到散度风、旋度风。Python的windspharm库可以实现以上功能。故记录下来分享给大家。...step2:导入VectorWind类，传入u，v实例化 from windspharm.standard import VectorWind w = VectorWind(u, v) step3:计算旋度风并恢复数组形状...w.nondivergentcomponent() upsi = recover_data(upsi, infou) vpsi = recover_data(vpsi, infov) step4:求绝对涡度
什么是KL散度 KL散度的概念来源于概率论和信息论中。 KL散度又被称为：相对熵、互熵、鉴别信息、Kullback熵、Kullback-Leible散度(即KL散度的简写)。...如何理解KL散度 在统计学意义上来说，KL散度可以用来衡量两个分布之间的差异程度。若两者差异越小，KL散度越小，反之亦反。当两分布一致时，其KL散度为0。 KL散度在信息论中的专业术语为相对熵。...KL散度的应用 正是因为其可以衡量两个分布之间的差异，在机器学习、深度学习领域中，KL散度被广泛运用于变分自编码器中(Variational AutoEncoder, 简称VAE)、EM算法(Expectation-Maximization
二、 ▽·A=(i*d/dx+j*d/dy+k*d/dz)·(Ax*i+Ay*j+Az*k)=dAx/dx+dAy/dy+dAz/dz 这个是散度！是个标量！ ...三、 ▽×A=(dAz/dy-dAy/dz)*i+(dAx/dz-dAz/dx)*j+(dAy/dx-dAx/dy)*k 这个是旋度！是个矢量！ ...由此可见：数量（标量）场的梯度与矢量场的散度和旋度可表示为： gradA=▽A,divA=▽·A,rotA=▽×A 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
散列，是一种常用的数据存储技术，优势在于可以快速的插入或取出，使用它的数据结构，叫散列表。 它的优势哈，插入、删除、取用数据都很快，但对于查找却效率低下。...散列表在JS里只能是基于数组来进行设计了。它的数据存储是和该元素对应的键，并保存在数组的特定位置。感觉和对象很类似。 在存储的时候，通过散列函数将键映射为一个数字，这个数的范围是0至散列表的长度。...这个就是散列表，书中第88页， 这是一个简单的电话本，把名字d,u,r,r这四个字母的ASCII码加在一起，413(键)。就把散列值和名字Durr(值)对应起来了。...散列函数有时会重复，因为也许会有另外几个字母的ascii值相加也等于413，这就是把二个键映射成一个值了，这就叫碰撞。...--百度查的 javascript 算法初识
介绍 散列表（或哈希表，HashMap）是一种最优时间复杂度可以达到O(1)的数据结构，其原理是根据指定键的hash值来确定它在表中的大致位置，之后再去寻找。...在介绍这个数据结构如何实现之前，先让我们看看散列函数的相关知识。...散列函数 所谓散列函数，只要知道以下这两个性质即可： 同一个数值进行散列，得到的结果必然相同； 当散列结果相同时，不一定是同一个数值。...散列表 这个数据结构的核心就是如何解决散列冲突。有两种最简单的方法，它们是分离链接法和开放地址法，下面来介绍这两种方式。...实现 这里以开放地址法为例，实现一个以字符串为key的散列表。
10 主题：KL 散度 Kullback-Leibler 散度（KL 散度）是熵与交叉熵之间的差值。称之为散度而不是距离是因为距离是对称的，而散度可以是不对称的。...回到我们的场景，把哈登动作分布称为 p 分布，把威少动作分布称为 q 分布，那么 p 分布对 q 分布的 KL 散度定义为 ? 而 q 分布对 p 分布的 KL 散度定义为 ?...分布 p 和 q 差别越大，那么之间的 KL 散度 KLq(p) 和 KLp(q) 也就越大。 总结 最后看看湖人队的麦基，他进攻手段只有灌篮，如下图所示。 ?...即使用针对另一分布制作的密码表对某个分布内的事件进行通讯时的长度，其组成分为两部分： 使用针对本分布密码表进行通讯时所需的最短平均编码长度，即熵 因使用针对其他分布的密码表而导致的多出的部分，即 KL 散度...数学表达式如下： 交叉熵p(q) = 熵(q) + 散度p(q) 交叉熵q(p) = 熵(p) + 散度q(p) ?
首先先介绍一下KL散度是啥。...在计算了各商品类型下不同群体的消费金额的KL散度后，可以发现，这写消费比较集中的几类商品（“女装”，“淑女装”，“商务休闲”，“运动户外”等）的KL散度几乎等于0，或者0.1等，我取阈值为0.5的话，进行过滤一下...简单来说，从表格上看，可以看到明显效果： 图1是没有计算KL散度之前的用户偏好，图2是计算KL散度之后的用户偏好。...如果是以品牌为维度的话，再加上年龄、性别、其他的消费几率等等，因该就可以很容易看出各类用户群体的偏好了，这里写KL散度在用户画像中的应用只是一个引子，其实KL散度还有很多其他的应用，例如文档之间的相似度计算...，推荐系统之间的应用等等，具体的怎么应用可以结合实际业务可以把KL散度的价值发挥的更好。
这就是 KL 散度的用武之地。 直观解释：KL 散度是一种衡量两个分布（比如两条线）之间的匹配程度的方法。...这就是 KL 散度的用武之地。KL 散度在形式上定义如下： ? 其中 q(x) 是近似分布，p(x) 是我们想要用 q(x) 匹配的真实分布。直观地说，这衡量的是给定任意分布偏离真实分布的程度。...KL 散度越小，真实分布与近似分布之间的匹配就越好。 KL 散度的直观解释 让我们看看 KL 散度各个部分的含义。首先看看 ? 项。如果 q(x_i) 大于 p(x_i) 会怎样呢？...计算 KL 散度 我们计算一下上面两个近似分布与真实分布之间的 KL 散度。首先来看均匀分布： ? 再看看二项分布： ? 玩一玩 KL 散度 现在，我们来玩一玩 KL 散度。...可以看到，当我们远离我们的选择（红点）时，KL 散度会快速增大。实际上，如果你显示输出我们的选择周围小 Δ 数量的 KL 散度值，你会看到我们选择的成功概率的 KL 散度最小。 现在让我们看看 ?
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