Ukuran jarak asimetris (atau ketidaksamaan) antara distribusi probabilitas. Mungkin ditafsirkan sebagai nilai yang diharapkan dari rasio kemungkinan log di bawah hipotesis alternatif.
Saya perlu menentukan KL-divergence antara dua Gaussians. Saya membandingkan hasil saya dengan ini , tetapi saya tidak dapat mereproduksi hasilnya. Hasil saya jelas salah, karena KL bukan 0 untuk KL (p, p). Saya bertanya-tanya di mana saya melakukan kesalahan dan bertanya apakah ada yang bisa...
Saya telah belajar tentang intuisi di balik KL Divergence karena seberapa banyak fungsi distribusi model berbeda dari distribusi teoritis / benar data. Sumber saya membaca selanjutnya mengatakan bahwa pemahaman intuitif 'jarak' antara dua distribusi ini sangat membantu, tetapi tidak harus diambil...
Saya mengalami kesulitan memperoleh rumus divergensi KL dengan asumsi dua distribusi normal multivariat. Saya sudah melakukan kasus univariat dengan cukup mudah. Namun, sudah cukup lama sejak saya mengambil statistik matematika, jadi saya mengalami kesulitan untuk memperluasnya ke kasus...
Dalam pikiran saya, perbedaan KL dari distribusi sampel ke distribusi sebenarnya hanyalah perbedaan antara cross entropy dan entropy. Mengapa kita menggunakan cross entropy untuk menjadi fungsi biaya dalam banyak model pembelajaran mesin, tetapi menggunakan Kullback-Leibler divergence dalam t-sne?...
Saya dapat melihat bahwa ada banyak perbedaan formal antara ukuran jarak Kullback-Leibler vs Kolmogorov-Smirnov. Namun, keduanya digunakan untuk mengukur jarak antar distribusi. Apakah ada situasi khusus di mana satu harus digunakan dan bukan yang lain? Apa alasan untuk
Saya mencari penjelasan intuitif untuk pertanyaan berikut: Dalam teori statistik dan informasi, apa perbedaan antara jarak Bhattacharyya dan divergensi KL, sebagai ukuran perbedaan antara dua distribusi probabilitas diskrit? Apakah mereka sama sekali tidak memiliki hubungan dan mengukur jarak...
Lihatlah foto ini: Jika kita mengambil sampel dari kepadatan merah maka beberapa nilai diharapkan kurang dari 0,25 sedangkan tidak mungkin untuk menghasilkan sampel seperti itu dari distribusi biru. Akibatnya, jarak Kullback-Leibler dari kepadatan merah ke densitas biru adalah tak terbatas....
Apakah ada ukuran kesamaan atau jarak antara dua matriks kovarians simetris (keduanya memiliki dimensi yang sama)? Saya berpikir di sini analog dengan KL divergensi dari dua distribusi probabilitas atau jarak Euclidean antara vektor kecuali diterapkan pada matriks. Saya membayangkan akan ada...
Kedua Cross-entropy dan KL divergence adalah alat untuk mengukur jarak antara dua distribusi probabilitas. Apa bedanya? H( P, Q ) = -∑xP( x ) logQ ( x )H(P,Q)=−∑xP(x)logQ(x) H(P,Q) = -\sum_x P(x)\log Q(x) KL ( P| Q)=∑xP( x ) logP( x )Q ( x )KL(P|Q)=∑xP(x)logP(x)Q(x) KL(P | Q) = \sum_{x}...
Apa perbedaan praktis antara metrik Wasserstein dan divergensi Kullback-Leibler ? Metrik Wasserstein juga disebut sebagai jarak penggerak Bumi . Dari Wikipedia: Metrik Wasserstein (atau Vaserstein) adalah fungsi jarak yang didefinisikan antara distribusi probabilitas pada ruang metrik...
Setelah banyak memukulkan Cross Validated, saya masih tidak merasa seperti saya lebih dekat untuk memahami perbedaan KL di luar bidang teori informasi. Agak aneh jika seseorang dengan latar belakang matematika lebih mudah memahami penjelasan teori informasi. Untuk menguraikan pemahaman saya dari...
Saya sedang mempelajari pohon klasifikasi dan regresi, dan salah satu ukuran untuk lokasi split adalah skor GINI. Sekarang saya terbiasa menentukan lokasi split terbaik ketika log rasio kemungkinan dari data yang sama antara dua distribusi adalah nol, yang berarti kemungkinan keanggotaan...
Dapatkah seseorang membuktikan hubungan berikut antara metrik informasi Fisher dan entropi relatif (atau divergensi KL) dengan cara yang benar-benar ketat secara matematis? D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(∥da∥3)D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(‖da‖3)D( p(\cdot , a+da) \parallel p(\cdot,a) )...
Mengapa divergensi KL non-negatif? Dari perspektif teori informasi, saya memiliki pemahaman yang intuitif: Katakanlah ada dua ansambel AAA dan BBB yang terdiri dari himpunan elemen yang sama dengan label xxx . p(x)p(x)p(x) dan q(x)q(x)q(x) adalah distribusi probabilitas yang berbeda atas...
Mari kita perhatikan dua distribusi probabilitas berikut P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 Saya telah menghitung divergensi Kullback-Leibler yang sama dengan , saya ingin tahu secara umum apa yang ditunjukkan angka ini kepada...
Saya menggunakan KL Divergence sebagai ukuran ketidaksamaan antara 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP dan QQQ . DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right) P_i =−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=−∑P(Xi)ln(Q(Xi))+∑P(Xi)ln(P(Xi))=-\sum...
Saya tahu bahwa KL Divergence tidak simetris dan tidak dapat secara ketat dianggap sebagai metrik. Jika demikian, mengapa digunakan ketika JS Divergence memenuhi properti yang diperlukan untuk metrik? Apakah ada skenario di mana KL divergence dapat digunakan tetapi tidak JS Divergence atau...
Saya akan menggunakan KL divergence dalam kode python saya dan saya mendapatkan tutorial ini . Pada tutorial itu, untuk mengimplementasikan KL divergence cukup sederhana. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Seperti yang saya pahami, distribusi probabilitas modeldan actualharus <=...
Saya membandingkan dua distribusi dengan KL divergence yang mengembalikan saya nomor non-standar yang, menurut apa yang saya baca tentang ukuran ini, adalah jumlah informasi yang diperlukan untuk mengubah satu hipotesis menjadi yang lain. Saya punya dua pertanyaan: a) Apakah ada cara untuk...
Saya bukan ahli matematika. Saya telah mencari di internet tentang KL Divergence. Apa yang saya pelajari adalah divergensi KL mengukur informasi yang hilang ketika kami memperkirakan distribusi model sehubungan dengan distribusi input. Saya telah melihat ini di antara dua distribusi kontinu atau...