• Buradasın

    Jensen shannon divergence nasıl yorumlanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Jensen-Shannon Divergence (JSD), iki olasılık dağılımının farkını ölçmek için kullanılan bir istatistiksel metriktir 12.
    Yorumlanması:
    1. Simetri: JSD simetriktir, yani P ve Q dağılımları arasındaki sapma, Q ve P arasındaki sapmaya eşittir 12.
    2. Sınırlandırma: 0 ile log(2) arasında değişir; 0, dağılımların aynı olduğunu, log(2) ise tamamen farklı olduklarını gösterir 1.
    3. Kullback-Leibler Divergence (KLD) ile ilişki: JSD, KLD'nin ortalama değerini temsil eder ve bu nedenle daha yorumlanabilir ve çalışması daha kolaydır 1.
    Kullanım alanları: JSD, makine öğreniminde belge benzerliği, görüntü işleme, anomali tespiti ve tavsiye sistemlerinde kullanılır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. activeloop.ai
        1
      2. medium.com
        2
      3. arize.com
        3
      4. readmedium.com
        4
      5. proceedings.neurips.cc
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Gradient ve divergence aynı şey mi?

    Hayır, gradient ve divergence aynı şey değildir. Gradient, bir skaler fonksiyonun (örneğin, sinyal gücü) değişim yönünü ve hızını belirtir. Divergence, bir vektör alanının bir noktadan yayılma veya o noktaya yakınsama miktarını ölçer. Gradient bir vektör, divergence ise skaler bir değerdir.
    5 kaynak

    Jensen-Shannon mesafesi 0 olursa ne olur?

    Jensen-Shannon mesafesi (JSD) 0 olduğunda, iki olasılık dağılımı (P ve Q) arasındaki benzerlik yüksek olur. JSD'nin 0'a yakın olması, 0 ile 1 arasında değer aldığı göz önüne alındığında, genellikle kümelemenin daha doğru olduğunu gösterir. JSD'nin 0'a eşit olmasının özel bir durumu, iki ayrık olasılık dağılımı için 0 tabanında logaritma kullanıldığında ortaya çıkar ve bu durumda JSD 0'a eşit olur.
    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

    Divergence ne anlatıyor?

    Diverjans (ıraksama, uzaksama, uzaklaşma), bir vektör alanının kaynak ya da batma noktasından uzaktaki bir noktada genliğini ölçen işleçtir. Diverjansın bazı anlamları: Fiziksel anlamı: Bir noktaya giren ya da bir noktadan çıkan akı miktarını belirtir. Matematiksel anlamı: Üç boyutlu vektör değerli bir fonksiyona uygulanan diferansiyel operatördür. Ayrıca, "divergence" terimi, farklı alanlarda (denizcilik, dilbilim, teknik, bilgisayar, elektrik vb.) "fark", "açılma", "görüş ayrılığı" gibi çeşitli anlamlara da gelir.
    5 kaynak

    Jensen-Shannon ayrışımı nasıl hesaplanır?

    Jensen-Shannon ayrışımı (JSD) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Karışım dağılımının hesaplanması. 2. Kullback-Leibler ayrışımının hesaplanması. 3. Formülün uygulanması. Örnek kod: ``` 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. JSD, yalnızca birbirine göre mutlak sürekli olan olasılık dağılımları için tanımlıdır. JSD hesaplamak için dit gibi kütüphaneler de kullanılabilir. Daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: en.wikipedia.org'da Jensen-Shannon ayrışımı maddesi; mathematica.stackexchange.com'da Jensen-Shannon ayrışımı hesaplama sorusu; dit.readthedocs.io'da Jensen
    5 kaynak

    Shannon entropy denklemi nedir?

    Shannon entropisi (H(X)) denklemi şu şekildedir: H(X) = - Σ [ p(x i ) log b (p(x i )) ] Burada: p(xi), 'i' olayının gerçekleşme olasılığıdır. Σ, 1'den n'e kadar olan tüm olası sonuçlar üzerinden toplamı ifade eder. logb, 'b' tabanında logaritmadır. Bu taban, entropinin birimini belirler: b = 2 olduğunda sonuç "bit" cinsindendir. b = e (doğal logaritma) olduğunda sonuç "nat" cinsindendir. b = 10 olduğunda sonuç "dit" veya "hartley" cinsindendir. Shannon entropisi, bir iletinin bilgi içeriğini ölçer ve ilk defa 1948'de Claude E. Shannon tarafından tanımlanmıştır.
    5 kaynak

    Divergence nasıl yorumlanır?

    Divergence (uyumsuzluk), fiyat hareketi ve bir teknik gösterge zıt yönlerde hareket ettiğinde ortaya çıkar. Divergence türleri ve yorumları: Pozitif (boğa) divergence: Fiyat yeni düşük seviyeler oluştururken, göstergeler bu yeni düşükleri kaydetmediğinde meydana gelir. Negatif (ayı) divergence: Fiyat yeni yüksekler yaparken, göstergeler bu yükseklere ulaşamadığında ortaya çıkar. Gizli divergence: Fiyat hareketi ile göstergeler aynı yönde ancak farklı hızlarda hareket eder. Divergence, her zaman güvenilir değildir ve diğer teknik göstergelerle birlikte değerlendirilmelidir.
    5 kaynak