相对熵/KL散度（Kullback–Leibler divergence，KLD）

参考：https://blog.csdn.net/L888666Q/article/details/126346022?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-1-126346022-blog-128974654.235^v38^pc_relevant_default_base&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relev......

KL散度（KL-divergence）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。需要解决的问题：已知数据太大，逍遥使用较小的信息表示已知数据。用某种已知分布来表示真实统计数据，这样我们就可以只发送该分布的参数，而无需发送真实统计数据。KL-divergence的作用：衡量每......

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散度熵用于分析复杂时间序列，2021年发表于IEEETransactionsonIndustrialInformatics上X.Wang,S.Si,andY.Li,“MultiscaleDiversityEntropy:ANovelDynamicalMeasureforFaultDiagnosisofRotatingMachinery,”IEEETransactionsonIndustrialInformatics,v......

整理：我不爱机器学习1信息量信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样，考虑一个离散的随机变量x的时候，当观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？例如听到太阳从东方升起，这样信息对于我们来说价值不大，因为这是一个必然事件，所以这个信息传递给我们的信息量为......

KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）和交叉熵（CrossEntropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。完整文章：https://avoid.overfit.cn/post/030de9dfd01e45e5ba23bf1a9b......

KL散度，又叫相对熵，用于衡量两个分布之间的距离。设$p(x)$,$q(x)$是关于随机变量$x$的两个分布，则$p$相对于$q$的KL散度为:$D_{KL}(p\|q)=E_{p(x)}\log\frac{p(x)}{q(x)}$信息论中，熵$H(P)$表示对来自$P$的随机变量进行编码所需的最小字节数，而......

一、熵（PRML）考虑将A地观测的一个随机变量x，编码后传输到B地。这个随机变量有8种可能的状态，每个状态都是等可能的。为了把x的值传给接收者，需要传输⼀个3⽐特的消息。注意，这个变量的熵由下式给出:⾮均匀分布⽐均匀分布的熵要⼩。如果概率分布非均匀，同样使用等长编码，那么并不是最......

散度定理（Gauss定理）：穿过整个体积表面\(\partialV\)（闭曲面）的通量等于其体积微元散度之和，即\[\oint_{\partialV}\vec{F}\cdot\vec{n}dS=\oint_V\operatorname{div}......

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