Illustration de la définition de la divergence de Bregman dans un espace unidimensionnel
En mathématiques, la divergence de Bregman est une mesure de la différence entre deux distributions dérivée d'une fonction potentiel U à valeurs réelles strictement convexe et continûment différentiable.
Le concept a été introduit par Lev M. Bregman(en) en 1967.
Par l'intermédiaire de la transformation de Legendre, au potentiel correspond un potentiel dual et leur différentiation donne naissance à deux systèmes de coordonnées duaux.
Définition
Soit une fonction à valeurs réelles, strictement convexe et continûment différentiable définie sur un domaine convexefermé.
La divergence de Bregman d'un point de par rapport à un autre point de est:
Propriétés
La divergence de Bregman possède certaines des propriétés d'une distance:
Positivité: .
Séparation: .
Par contre, la symétrie et l'inégalité triangulaire ne sont pas vérifiées, ce qui fait qu'elle n'est pas une distance.
Autres propriétés:
Convexité: la divergence est convexe par rapport à son premier argument.
Linéarité: pour deux fonctions convexes U et V à valeur réelle et un réel .
Dualité: la divergence de Bregman est de nature duale: par transformation de Legendre de , on obtient une fonction dont la divergence associée est symétrique par rapport à :
.
Les points x et y étant exprimés selon deux systèmes de coordonnées duaux issus de la transformation de Legendre:
et .
La divergence peut être réécrite sous la forme:
↑
L. Bregman, The relaxation method of finding the common point of convex sets and its application to the solution of problems in convex programming, USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics, Vol. 7(3): 200--217, 1967.
↑S. Amari, Information geometry in optimization, machine learning and statistical inference, Front. Electr. Electron. Eng. China, vol. 5(3), pp. 241-260, 2010, DOI 10.1007/s11460-010-0101-3
↑(en) S. Amari et H. Nagaoka, Methods of information geometry, vol.191, American Mathematical Society, coll.«Translations of mathematical monographs», (ISBN978-0821805312)
↑(en) Likun Cai, Yanjie Chen, Ning Cai, Wei Cheng et Hao Wang, «Utilizing Amari-Alpha Divergence to Stabilize the Training of Generative Adversarial Networks», Entropy, vol.22, no410, (DOI10.3390/e22040410)