用法
kl_divergence(
other, name='kl_divergence'
)
參數
-
other
tfp.distributions.Distribution
實例。 -
name
Pythonstr
附加在此函數創建的操作名稱之前。
返回
-
kl_divergence
self.dtype
Tensor
與形狀[B1, ..., Bn]
表示n
對 Kullback-Leibler 散度的不同計算。
計算 Kullback-Leibler 散度。
用 p
表示此分布 (self
),用 q
表示 other
分布。假設 p, q
相對於參考測量 r
絕對連續,則 KL 散度定義為:
KL[p, q] = E_p[log(p(X)/q(X))]
= -int_F p(x) log q(x) dr(x) + int_F p(x) log p(x) dr(x)
= H[p, q] - H[p]
其中F
表示隨機變量的支持度X ~ p
, H[., .]
表示(Shanon)交叉熵,H[.]
表示(Shanon)熵。
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.distributions.Laplace.kl_divergence。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。