一文搞懂散度
文章目錄 Divergence Measures 介紹 KL-Divergence 一種信息論的解釋 熵 散度的性質 散度的不變性 補充：MMD ：maximum mean discrepancy 補充：Wasserstein距離 參考資料 Divergence Measures 介紹 在機器學習中，咱們經常須要用一個分佈Q去逼近一個目標分佈P，咱們但願可以找到一個目標函數 D ( Q , P )
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