继续散分！！！

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GAN学习笔记-KL散度(Kullback-Leibler Divergence)、JS散度(Jensen–Shannon divergence)、Wasserstein Distance 本篇文章主要介绍了KL散度(Kullback-Leibler Divergence)、JS散度(Jensen–Shannon divergence)、Wasserstein Distance 阅读详情
散分！！！！！！！！
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关于KL散度的理解 几个结论： 1）信息熵：编码方案完美时，最短平均编码长度的是多少。 2）交叉熵：编码方案不一定完美时（由于对概率分布的估计不一定正确），平均编码长度的是多少。 平均编码长度 = 最短平均编码长度 + 一个增量 3）相对熵：编码方案不一定完美时，平均编码长度相对于最小值的增加值。（即上面那个增量） KL散度 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、近似 阅读详情

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