function dist=KLDiv(P,Q) % dist = KLDiv(P,Q) Kullback-Leibler divergence of two discrete probability % distributions % P and Q are automatically normalised to have the sum of one on rows % have the length of one at each % P = n x nbins % Q = 1 x nbins or n x nbins(one to one) % dist = n x 1 if size(P,2)~=size(Q,2) error('the number of columns in P and Q should be the same'); end if sum(~isfinite(P(:))) + sum(~isfinite(Q(:))) error('the inputs contain non-finite values!') end % normalizing the P and Q if size(Q,1)==1 Q = Q ./sum(Q); P = P ./repmat(sum(P,2),[1 size(P,2)]); temp = P.*log(P./repmat(Q,[size(P,1) 1])); temp(isnan(temp))=0;% resolving the case when P(i)==0 dist = sum(temp,2); elseif size(Q,1)==size(P,1) Q = Q ./repmat(sum(Q,2),[1 size(Q,2)]); P = P ./repmat(sum(P,2),[1 size(P,2)]); temp = P.*log(P./Q); temp(isnan(temp))=0; % resolving the case when P(i)==0 dist = sum(temp,2); end
时间: 2023-06-18 16:07:12 浏览: 47
这是一个计算两个离散概率分布之间 Kullback-Leibler 散度的 Matlab 函数。其中,输入的 P 和 Q 分别是 $n$ 行 $nbins$ 列的矩阵,表示 $n$ 个概率分布,$nbins$ 表示每个概率分布的长度。如果输入的 Q 是一个 $1 \times nbins$ 的向量,则会将其转换为一个与 P 相同大小的矩阵。最后的输出 dist 是一个 $n \times 1$ 的向量,表示每个概率分布与 Q 之间的 Kullback-Leibler 散度。
具体来说,这个函数首先检查输入的 P 和 Q 是否具有相同的列数,如果不同则报错。然后检查输入的 P 和 Q 是否包含非有限值,如果是则报错。接下来,对输入的 P 和 Q 进行归一化,使它们的每一行元素之和都为 1。如果输入的 Q 是一个向量,则将其转换为一个与 P 相同大小的矩阵。最后,计算 P 和 Q 之间的 Kullback-Leibler 散度,并将结果保存在 dist 中返回。
相关问题
pytorch实现Kullback-Leibler损失函数
在 PyTorch 中实现 Kullback-Leibler(KL)损失函数可以使用 PyTorch 自带的 `nn.KLDivLoss()` 函数。该函数计算两个分布之间的 KL 散度,其中一个分布是真实分布,另一个分布是模型输出的分布。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 `nn.KLDivLoss()` 计算 KL 损失函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义真实分布和模型输出分布
true_dist = torch.FloatTensor([0.1, 0.4, 0.5])
model_dist = torch.FloatTensor([0.2, 0.3, 0.5])
# 创建 KL 损失函数
kl_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')
# 计算 KL 损失
loss = kl_loss(torch.log(model_dist), true_dist)
print(loss)
```
注意,`nn.KLDivLoss()` 函数要求输入的分布必须是概率分布,即所有元素的和必须为1。因此,在示例代码中,需要使用 `torch.log()` 函数将模型输出的分布转换为对数概率,以确保元素之和为1。`reduction` 参数指定了如何对批次中的每个样本的损失进行求解。在这个例子中,我们选择了 `batchmean`,表示求取所有样本的平均损失。
希望这能帮助到您!
R语言中dist函数中的p=3是什么意思
p=3在dist函数中指的是曼哈顿距离(Manhattan distance)。曼哈顿距离是指两点在各轴上的距离总和,而不是直线距离。在R语言中,p参数可以指定距离度量的类型,p=1则是曼哈顿距离,p=2则是欧几里得距离(Euclidean distance)。
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