一文搞懂散度

文章目录 Divergence Measures 介绍 KL-Divergence 一种信息论的解释 熵 散度的性质 散度的不变性 补充：MMD ：maximum mean discrepancy 补充：Wasserstein距离 参考资料 Divergence Measures 介绍 在机器学习中，我们常常需要用一个分布Q去逼近一个目标分布P，我们希望能够找到一个目标函数 D ( Q , P )

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