KL Divergence

목차

1. KL Divergence
2. KL Divergence와 엔트로피
3. 동전던지기 예시
4. KL divergence는 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표
5. 결론

본문내용

KL Divergence

Kullback-Leibler (KL) divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다.

KL divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다.

KL Divergence와 엔트로피

KL divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관련이 있습니다.

KL divergence는 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표입니다. KL(P || Q)는 분포 P를 기준으로하여 분포 Q와의 차이를 나타냅니다. KL divergence는 정보 이론에서 사용되며, 두 분포 사이의 상대적인 정보 손실을 측정하는 역할을 합니다. KL divergence는 비대칭적이므로, KL(P || Q)와 KL(Q || P)는 일반적으로 다른 값을 가집니다.

참고 자료

없음