KL散度又是一个从信息论、熵的角度考量距离的一个量。...散度至满足前面两条，后面介绍的对称KL也只能满足前面三条。...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。 ?...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。...2.KL散度计算Python代码 import numpy as np from scipy import * def asymmetricKL(P,Q): return sum(P * log
android kl（key layout）文件是一个映射文件，是标准linux与anroid的键值映射文件，kl文件可以有很多个，但是它有一个使用优先级： /system/usr/keylayout/...Vendor_XXXX_Product_XXXX_Version_XXXX.kl /system/usr/keylayout/Vendor_XXXX_Product_XXXX.kl /system.../usr/keylayout/DEVICE_NAME.kl /data/system/devices/keylayout/Vendor_XXXX_Product_XXXX_Version_XXXX.kl.../system/usr/keylayout/Generic.kl /data/system/devices/keylayout/Generic.kl 如果你没有为设备单独定义kl文件，那么就会使用默认的那个...Generic.kl文件。
跑 dumpsys input 要查看当前的关键kl, 查找KeyLayoutFile它原来是默认Generic.kl，而不是我希望映射的Vendor_xxxx_Product_xxxx.kl这类的文件...会映射到默认的Generic.kl一般是由于driver中的verdor/product/version没有指定对，我检查kernel driver中的dev->driver_name等配置也没有问题。...load到的kl文件也没有问题。...于是我先把我的Vendor_xxxx_Product_0001.kl这个文件里的“VIRGIN”之类的键先凝视掉。再编译。...KeyLayoutFile就会使用默认的Generic.kl文件。 这个KeyLayoutMap的机制是我之前不知道的。
#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。...散度(相对熵)KL散度是衡量两个事件/分布之间的不同。...对于一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x) ，其 KL散度 为$$D{KL}(P||Q)=\sum{i=1}^{n}P(x{i})log(\frac {P(x{i})}{Q(x_...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。
Kullback-Leibler Divergence KL距离，即Kullback-Leibler Divergence，也被成为信息熵（Relative Entropy）。...一般KL距离用来衡量同意事件中，两种概率分布的相似程度，这个值越小，则相似程度越高。 ? 计算的实例： 我们抛两枚硬币，真实的概率为A，但是我们只能通过观察得到B和C，如下所示。...需要注意的是，KL距离虽然叫做距离，但是并不是真正的距离，不符合距离的对称性和三角不等式。 2....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！
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。
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
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。...若要有人尝试使用直接用KL−divergence KL-divergenceKL−divergence，则有 ? 当然也可以选择使用逆KL散度。...5 两个小问题 KL散度和逆KL散度在严格意义上并不是一种度量，因为不符合对称性，即 ? 非对称性意味着使用KL散度或者逆KL散度作为优化目标，其得到结果将具有显著差异。...例如，用分布Q去拟合分布P，选择KL散度，Q会将诸多高概率的峰模糊化： ? 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。...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
] - Visual Information Theory [Aurélien Géron] - A Short Introduction to Entropy, Cross-Entropy and KL-Divergence...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。 ?...交叉熵，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
此处我们介绍默认的计算方法：KL散度，有时候也叫KL距离，一般被用于计算两个分布之间的不同。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。...所以KL散度来计算两个分布A与B的时候是不是对称的，有“坐标系”的问题， D K L ( A ∣ ∣ B ) ≠ D K L ( B ∣ ∣ A ) D_{KL}(A||B)\ne D_{KL}(B...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。...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！
Windy 定义了一种 Windy 数：不含前导零且相邻两个数字之差至少为 2 的正整数被称为 Windy 数。
log(p_i))] 多分类 L=\frac{1}{N}\sum_iL_i=\frac{1}{N}\sum_i -\sum_{c=1}^m y_{ic} log(p_{ic}) 交叉熵损失函数及其与熵和KL...散度的关系 最小化交叉熵等价于最小化KL散度等价于最大化对数似然估计。
最近做用户画像，用到了KL散度，发现效果还是不错的，现跟大家分享一下，为了文章的易读性，不具体讲公式的计算，主要讲应用，不过公式也不复杂，具体可以看链接。 首先先介绍一下KL散度是啥。...格式 2 P = np.array() 3 Q = np.array() 4 def KL(P,Q): 5 sum = P*(log(P/Q))#计算KL散度 6 all_value=...= 'inf']#除去inf值 7 return np.sum(all_value)#计算总和，要用np.sum,不能直接用sum 8 9 KL(P,Q)#得出KL散度值 具体在用户画像里有什么用呢...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
本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。...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。...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 ?
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。
机器之心原创 作者：邱陆陆 众所周知，多被用于量化分布间的差异的 KL 散度是不对称的。今天我们来聊一聊，两个分布的一对 KL 散度之间究竟有什么不同。...4 KL 散度：用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q，比用分布 Q 自己的最佳信息传递方式来传达分布 Q，平均多耗费的信息长度为 KL 散度，表达为 D_p(Q) 或 D_KL(Q||P)，KL...左图里那种，分布 Q 横亘在分布 P 两个峰值中间，是我们最不希望发生的、KL 散度格外大的情况。相反，只有一个峰值的分布 Q 最终会选择贴合分布 P 两个峰值区域中的任意一个。...即，优化 KL 散度与优化交叉熵是等价的。但是，反过来的 D_P(Q)=H_P(Q)-H(Q) 就没有这等好事了。...以上，就是，KL 散度如何衡量分布间的差异，以及不对称的 KL 散度在衡量差异的时候会有什么不同了。 欢迎提问，以及拍砖。 本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。
小孩都看得懂的神经网络 小孩都看得懂的推荐系统 小孩都看得懂的逐步提升 小孩都看得懂的聚类 小孩都看得懂的主成分分析 小孩都看得懂的循环神经网络 小孩都看得懂的 Embedding 小孩都看得懂的熵、交叉熵和 KL...] - Visual Information Theory [Aurélien Géron] - A Short Introduction to Entropy, Cross-Entropy and KL-Divergence...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。 ?
utm_source=ZHShareTargetIDMore KL散度(Kullback–Leibler divergence) https://www.cnblogs.com/huangshiyu13
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