• Buradasın

    Jensen-Shannon ayrışımı nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Jensen-Shannon ayrışımı (JSD) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Karışım dağılımının hesaplanması 1. JSD, P ve Q olasılık dağılımlarının ortalamaları olan M karışım dağılımına dayanır 14. M = (P + Q) / 2 formülü ile hesaplanır 14.
    2. Kullback-Leibler ayrışımının hesaplanması 14. JSD, P ve Q'nun M'ye göre Kullback-Leibler ayrışımının (KL) ortalamasıdır 14.
    3. Formülün uygulanması 13. JSD(P||Q) = 1/2 * KL(P||M) + 1/2 * KL(Q||M) formülü kullanılır 15.
    Örnek kod 2. Mathematica'da JSD hesaplamak için aşağıdaki kod kullanılabilir 2:
    cJSdiv = Compile[{{p, _Real}, {q, _Real}}, 
   Block[{minv}, 
   If[p > 0. && q > 0., 
     minv = 2./(p + q); 
     0.5 (p (Log[p minv]) + q (Log[q minv])), 
   If[p == 0. && q == 0., 0., 
     1.7976931348623157`*^308 ] 
   ], 
   CompilationTarget -> "C", 
   RuntimeAttributes -> {Listable}];

JSdiv = {p, q} |-> Total[cJSdiv[p, q]];
    Bu kod, p ve q vektörleri üzerinde çalışarak her bir öğe için JSD değerini hesaplar 2.
    JSD, yalnızca birbirine göre mutlak sürekli olan olasılık dağılımları için tanımlıdır 2.
    JSD hesaplamak için dit gibi kütüphaneler de kullanılabilir 3.
    Daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir:
    • en.wikipedia.org'da Jensen-Shannon ayrışımı maddesi 1;
    • mathematica.stackexchange.com'da Jensen-Shannon ayrışımı hesaplama sorusu 2;
    • dit.readthedocs.io'da Jensen
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. medium.com
        1
      2. activeloop.ai
        2
      3. arize.com
        3
      4. bayesserver.com
        4
      5. pages.stern.nyu.edu
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Jensen-Shannon mesafesi 0 olursa ne olur?

    Jensen-Shannon (JS) mesafesi 0 olduğunda, iki olasılık dağılımının aynı veya çok benzer olduğu anlamına gelir.
    5 kaynak

    Jensen shannon divergence nasıl yorumlanır?

    Jensen-Shannon Divergence (JSD), iki olasılık dağılımının farkını ölçmek için kullanılan bir istatistiksel metriktir. Yorumlanması: 1. Simetri: JSD simetriktir, yani P ve Q dağılımları arasındaki sapma, Q ve P arasındaki sapmaya eşittir. 2. Sınırlandırma: 0 ile log(2) arasında değişir; 0, dağılımların aynı olduğunu, log(2) ise tamamen farklı olduklarını gösterir. 3. Kullback-Leibler Divergence (KLD) ile ilişki: JSD, KLD'nin ortalama değerini temsil eder ve bu nedenle daha yorumlanabilir ve çalışması daha kolaydır. Kullanım alanları: JSD, makine öğreniminde belge benzerliği, görüntü işleme, anomali tespiti ve tavsiye sistemlerinde kullanılır.
    5 kaynak

    Jensen Shannon uzaklığı değeri nedir?

    Jensen-Shannon uzaklığı (JSD) değeri, iki olasılık dağılımı arasındaki mesafeyi ölçmek için kullanılır ve 0 ile 1 arasında bir değer alır. 0 değeri, iki dağılımın aynı olduğunu gösterir. 1 değerine yaklaşmak, düzensizliğin arttığını ifade eder. JSD'nin karekökü, Jensen-Shannon mesafesi olarak adlandırılır.
    5 kaynak

    Jensen shannon mesafesi ne zaman kullanılır?

    Jensen-Shannon mesafesi (JSD) aşağıdaki durumlarda kullanılabilir: Doğal dil işleme (NLP) ve dil modelleme. Üretici karşıt ağlar (GAN). Kümeleme. Konu modelleme. JSD, Kullback-Leibler sapmasına göre daha sağlam, simetrik ve sınırlı bir metriktir.
    5 kaynak

    Jensen Shannon distance değeri 0-0.5 arası olur mu?

    Evet, Jensen-Shannon mesafesi (JSD) 0 ile 0,5 arasında olabilir. JSD, 0 ile 1 arasında bir değer alır; değer 0'a yaklaştıkça iki olasılık arasındaki benzerlik artar.
    5 kaynak