scipy 中用于计算相对熵的 3 个函数。有啥不同?

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【中文标题】scipy 中用于计算相对熵的 3 个函数。有啥不同?【英文标题】:3 functions for computing relative entropy in scipy. What's the difference?scipy 中用于计算相对熵的 3 个函数。有什么不同? 【发布时间】:2020-12-01 19:34:35 【问题描述】:

python 中的 Scipy 提供了以下函数,这些函数似乎可以计算相同的信息论度量,即 Kullback-Leibler 散度,也称为相对熵:

scipy.stats.entropy,如果qk=None可以切换到计算KL-divergence scipy.special.rel_entr scipy.special.kl_div

为什么是三个相同的东西?有人能解释一下它们之间的区别吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

计算离散概率向量之间的 KL 散度的默认选项是 scipy.stats.entropy

相比之下,scipy.special.rel_entrscipy.special.kl_div 都是“逐元素函数”,可以与通常的数组运算结合使用,并且必须在它们产生聚合相对熵值之前求和。

虽然两者的总和相同(当与适当的概率向量一起使用时,其元素总和为 1),第二个变体 (scipy.special.kl_div) 在元素方面是不同的,因为它添加了 -x +y 项,即,

(x log(x/y)) - x + y

在总和中抵消。

例如

from numpy import array
from scipy.stats import entropy
from scipy.special import rel_entr, kl_div

p = array([1/2, 1/2])
q = array([1/10, 9/10])

print(entropy(p, q))
print(rel_entr(p, q), sum(rel_entr(p, q)))
print(kl_div(p, q), sum(kl_div(p, q)))

产量

0.5108256237659907
[ 0.80471896 -0.29389333] 0.5108256237659907
[0.40471896 0.10610667] 0.5108256237659906

我不熟悉 scipy.special.kl_div 的元素额外术语背后的基本原理,但文档指向可能解释更多的参考。

见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.kl_div.html#scipy.special.kl_div

【讨论】:

如何使用 scipy 获得概率分布的生成器?

以上是关于scipy 中用于计算相对熵的 3 个函数。有啥不同?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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