דיברגנץ ינסן-שנון
דיברגנץ ינסן-שנון (Jensen-Shannon divergence) הוא מדד סימטרי מתורת האינפורמציה להערכת ההבדל בין שתי התפלגויות הסתברות. הוא פותח על ידי ג'יאן לין (Jian Lin) בשנת 1991 כשיפור לדיברגנץ קולבק-לייבלר (Kullback-Leibler divergence) הא-סימטרי, ומתגבר על מגבלת הכיווניות של KL על ידי חישוב ממוצע של הדיברגנציות בשני הכיוונים. התוצאה היא מדד (metric) אמיתי (המקיים את אי-שוויון המשולש) הנע בין 0 (התפלגויות זהות) ל-1, מה שהופך אותו מתאים למשימות השוואה סימטריות.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- Lin, J. (1991). Divergence measures based on the Shannon entropy. IEEE Transactions on Information Theory, 37(1), 145-151. DOI: 10.1109/18.61115 ↗
- Cover, T. M., & Thomas, J. A. (1991). Elements of Information Theory. Wiley-Interscience. DOI: 10.1002/0471200611 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Jensen-Shannon Information Divergence. ScholarGate. https://scholargate.app/he/decision-making/jensen-shannon-divergence
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- מרחק הלינגרקבלת החלטות↔ השוואה
- דיברגנץ קולבק-לייבלרקבלת החלטות↔ השוואה