쿨백-라이블러 발산: 이론, 적용 및 영향

쿨백-라이블러 발산(KL 발산)은 상대 엔트로피라고도 알려져 있으며, 통계학과 정보 이론의 기본 개념입니다. 이는 하나의 확률 분포가 두 번째 기준 확률 분포로부터 얼마나 벗어나는지를 측정합니다. 이 글에서는 KL 발산의 수학적 기초, 해석, 속성, 다양한 분야에서의 응용, 그리고 구현을 위한 실질적인 고려 사항에 대해 자세히 살펴봅니다. 1. 서론