KL Divergenz und Erwartungen

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Ich versuche die Erklärung der KL-Divergenz unten zu verstehen. Es bezieht sich, wie ich es verstehe, auf eine Erwartung im zweiten Semester. "Annäherung der Erwartung über q in diesem Term". Wir multiplizieren jedoch q (x) mit dem Protokoll von p (x) (und nicht mit p (x). Ist es immer noch richtig, dieses Konstrukt als erwarteten Wert zu bezeichnen? Bitte lassen Sie es mich wissen.

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user1885116
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Ja, es ist der erwartete Wert von unter der Verteilunglog(p(x))q
seanv507
@ seanv507 zur Verdeutlichung für zukünftige Betrachter: KL-Divergenz ist der erwartete Wert der Differenz zwischen Informationen in Massenfunktionen p (x) und q (x) unter der Verteilung q, dh E_q [(log (q (x)) - log (p (x))] = E_q [I_q (x) - I_p (x)]
cvanelteren

Antworten:

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Der erwartete Wert ist eine Größe, die für jede Funktion der Ergebnisse berechnet werden kann .

Sei der Raum aller möglichen Ergebnisse und sei eine auf definierte Wahrscheinlichkeitsverteilung . Für jede Funktion wobei eine beliebige Menge ist, die unter Addition und Skalarmultiplikation geschlossen wird (z. B. ), können wir den erwarteten Wert von unter Verteilung wie folgt berechnen : Ωq:ΩRΩ f:ΩSSS=Rfq

E[f]=Exq[f(x)]=xΩq(x)f(x)

In der KL-Divergenz haben wir für ein festes .f(x)=lnq(x)p(x)p(x)

Sobi
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