从GAN到WGAN再到WGAN-GP 基本理论知识 KL散度： JS散度：其中性质：满足对称性；当两概率为0时，JS=0；当一个为0，另一个不为0时， Earth-Mover...
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从GAN到WGAN再到WGAN-GP -
条件熵，相对熵，交叉熵，联合熵，信息增益
1 条件熵 1.1 条件熵的定义 给定的条件下，的条件概率分布的熵对的期望；条件熵表示在已知随机变量的条件下随机变量的不确定性。 因为条件熵中也是一个变量，意思是在一个变量的...
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信息熵、条件熵、联合熵、互信息、相对熵、交叉熵1、信息量 信息量是通过概率来定义的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。简而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量...
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为什么信息熵要定义成-segmma(p*log(p))
大牛解释 选用log的原因一条信息的可能性数量随着位数的增加是指数的。如果用二进制bit表示，1bit有2个状态，2bit有4个状态，Nbit有2^N个可能状态。可能性的数量...
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如何理解K-L散度（相对熵）Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、...
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但行好事，莫問前程
