K L KL KL散度（ K u l l b a c k − L e i b l e r d i v e r g e n c e Kullback-Leibler\ divergence Kullback−Leibler divergence），也被称为相对熵、互熵或鉴别信息，是用来衡量两个概率分布之间的差异性的度量方法。以下是对 K L KL KL散度的详细解释： 定义 K L KL

文章目录 Pinsker’s inequalityKullback-Leibler (KL) divergenceKL散度在matlab中的计算 KL散度在隐蔽通信概率推导中的应用 Pinsker’s inequality Pinsker’s Inequality是信息论中的一个不等式，通常用于量化两个概率分布之间的差异。这个不等式是由苏联数学家Mark Pinsker于1964

下面一篇文章在例子中直观通俗理解KL散度： Kullback-Leibler Divergence Explained Light on Math Machine Learning: Intuitive Guide to Understanding KL  上文中文翻译链接：https://www.sohu.com/a/233776078_164987 知乎回答：https://www

KL-divergence，俗称KL距离，常用来衡量两个概率分布的距离。 1. 根据shannon的信息论，给定一个字符集的概率分布，我们可以设计一种编码，使得表示该字符集组成的字符串平均需要的比特数最少。假设这个字符集是X，对x∈X，其出现概率为P(x)，那么其最优编码平均需要的比特数等于这个字符集的熵： a.当log以2为底的时候称之为 bits,结果可以视为多少个二进制位