KL散度和互信息有什么区别？

KL散度和互信息是信息论中两个重要的概念，它们有以下区别：

1. KL散度（Kullback-Leibler divergence）是用来衡量两个概率分布之间的差异性。它是非对称的，即KL散度D(P||Q)不等于D(Q||P)。KL散度越小，表示两个分布越接近。

2. 互信息（mutual information）是用来衡量两个随机变量之间的相关性。它是对称的，即I(X;Y) = I(Y;X)。互信息越大，表示两个变量之间的相关性越强。

总结起来，KL散度衡量的是两个分布之间的差异性，而互信息衡量的是两个随机变量之间的相关性。