Divergence

（信贷风控五）评分卡模型的评价标准

主要有以下三个方面模型的区分度模型的准确度模型的稳定性下面我们一一从这三个方面来讨论一下模型的评价标准模型的区分度评分卡模型的结果需要能对好、坏人群给出一定的区分度，常用方法（在申请评分卡一般使用KS来检验区分度即可，Divergence

路易三十六·2024-01-26 01:30

智能风控体系之divergence评分卡简介

评分卡模型的出现据说最早是在20世纪40年代，HouseholdFinanceandSpiegel和芝加哥邮购公司第一次尝试在贷款决策过程中使用信用评分.但是这两家公司都终止了这项业务。后来，在20世纪50年代末，伊利诺伊州的美国投资公司（AIC）聘请两位数学家比尔·法尔（BillFair）和厄尔·艾萨克（EarlIsaac）通过审查一个小型贷款样本（其中一些支付信用良好，其中一些较差）来确认是否

风控小兵突击·2024-01-26 01:30

Lipschitz连续 | Wasserstein距离 | KL散度(Kullback–Leibler divergence) | JS散度(Jensen-Shannon)

看论文经常看见这几个名词，但是概念却不甚了解，所以在此立贴汇总，方便查看。不定期更新~Lipschitz（利普希茨）连续定义：有函数f(x)，如果存在一个常量K，使得对f(x)定义域上（可为实数也可以为复数）的任意两个值满足如下条件：|f(x1)−f(x2)|≤|x1−x2|∗K那么称函数f(x)满足Lipschitz连续条件，并称K为f(x)的Lipschitz常数。Lipschitz连续比一致

17西伯利亚狼·2024-01-23 15:29

Pinsker’s inequality 与 Kullback-Leibler (KL) divergence / KL散度

文章目录Pinsker’sinequalityKullback-Leibler(KL)divergenceKL散度在matlab中的计算KL散度在隐蔽通信概率推导中的应用Pinsker’sinequalityPinsker’sInequality是信息论中的一个不等式，通常用于量化两个概率分布之间的差异。这个不等式是由苏联数学家MarkPinsker于1964年提出的。考虑两个概率分布(P)和(Q

快把我骂醒·2024-01-12 13:12

梯度、散度、旋度

目录梯度Gradient——Scalar->Vector散度Divergence——Vector->Scalar旋度Curl——Vector->Vector梯度Gradient——Scalar->Vector

挨代码·2024-01-09 13:31

P59 生成式对抗网络GAN-理论介绍 Theory behind GAN

ObjectNormalDistribution的数据经过Generator后生成分布更加复杂的PG.真实数据的分布为Pdata，希望PG和Pdata越近越好LOSS是两者之间的分布距离问题：如何计算divergence

闪闪发亮的小星星·2024-01-04 08:41

文献阅读：重新审视池化：你的感受野不是最理想的

感受野存在的问题2.1、不对称分布的信息2.2、密集分布或稀疏分布信息3、提出方法3.1、动态优化池(DynOPool)3.2、模型复杂性约束4、试验结果5、结论一、GAN理论复习1、GAN训练目标2、Divergence

qq_43314576·2023-12-31 15:33

MACD 指标是什么？如何用它找出最佳买、卖点？

XM平台官网开户注册流程图解FXCM福汇个人注册登录流程讲解Exness手机登录平台学习指南MACD指标(MovingAverageConvergence&Divergence)中文名为平滑异同移动平均线指针

xdzu_net·2023-12-26 11:14

Renyi散度：Renyi divergence

有关Renyi散度的基本介绍挺多博客已经写了。本文章主要介绍最基础的概念，以及近些年论文中为啥老喜欢引用这个概念。一.基础概念Renyi散度主要是描述两个分布之间的关系。对一个离散的概率分布X，其定义域记作，其实就是概率不为零的点的集合。形式化的定义如下：LetdenotetheprobabilitythateventEoccursunderdistributionχ.Welet对于两个离散的概率

唠嗑！·2023-12-18 06:49

[量化投资-学习笔记006]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MACD

在上一章节介绍了EMA均线的计算，本节主要介绍均线的进化形态之一：MACDMACD(MovingAverageConvergence/Divergence)指数平滑移动平均线。

DBA大董·2023-11-06 16:57

【电磁场与电磁波】第一章矢量分析 Vector Analysis

CartesianCoordinates2.柱坐标系3.球坐标系1.3标量场的梯度Gradientofascalarfield1.概念2.数学模型1.4Flux,DivergenceandGauss’sLaw1.Flux通量2.Divergence

禾风wyh·2023-10-27 03:54

交叉熵损失函数

信息量：熵：相对熵：又称KL散度(Kullback-Leibler(KL)divergence)，用于衡量对于同一个随机变量x的两个单独的概率分布P(x)和Q(x)之间

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

CUDA学习笔记（八）Branch Divergence and Unrolling Loop

AvoidingBranchDivergence有时，控制流依赖于thread索引。同一个warp中，一个条件分支可能导致很差的性能。通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warpdivergence（该问题的解释请查看warp解析篇）。TheParallelReductionProblem我们现在要计算一个数组N个元素的和。这个过程用CPU编程很容易实现：intsum=0;for(inti=0;

我来了！！！·2023-10-22 22:24

[PyTorch][chapter 55][WGAN]

的分布不重叠场景下：JS散度为一个固定值，梯度为0，导致无法更新生成器GWGAN的全称是WassersteinGAN，它提出了用Wasserstein距离（也称EM距离）去取代JS距离，这样能更好的衡量两个分布之间的divergence

明朝百晓生·2023-09-29 07:53

20180711记录

BCELossbinary_cross_entropy（二进制交叉熵）损失，即用于衡量原图与生成图片的像素误差；kld_lossKL-divergence（KL散度），用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异

荔枝芒果过夏天·2023-09-28 03:19

信息量 Amount of Information、熵 Entropy、交叉熵 Cross Entropy、KL散度 KL Divergence、交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss

1、信息量AmountofInformation信息量：衡量事件发生的难度有多大小概率事件，它发生的难度比较大，所以有较大的信息量大概率事件，它发生的难度比较小，所以有较小的信息量信息量公式：I(x):=log2(1p(x))=−log2(p(x))I{(x)}:=log_2(\frac{1}{p_{(x)}})=-log_2(p_{(x)})I(x):=log2(p(x)1)=−log2(p(x

Enzo 想砸电脑·2023-09-22 07:14

VOP —— Noise

TurbulentNoise——计算1D/3D类型的NoiseAnti-AliasedFlowNoise——生成抗锯齿噪波Anti-AliasedNoise——生成抗锯齿噪波CurlNoise——创建divergence-free3D

挨代码·2023-09-21 23:47

李宏毅 GAN lecture(2018)笔记_P5

GeneralFramework Df(P||Q)表示P和Q分布的距离,这就代表两个分布像不像,GAN的目的就是为了让Genorator产生的图像分布尽量接近targetdomain的图像分布 f-divergence

conson_wm·2023-07-27 10:10

使用Python计算数据集中不同维度下的方差和 JS 散度

代码实现：首先，定义一个函数JS_divergence()来计算两个分布之间的JS散度：importsci

南湖渔歌·2023-07-21 01:27

Kullback-Leibler Divergence

http://alpopkes.com/files/kl_divergence.pdfKullback-Leibler散度定义：Kullback-Leibler散度用于度量两个分布的相似性（或差异）。

O天涯海阁O·2023-06-21 18:09

损失函数——KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergence）

KL散度（Kullback-LeiblerDivergence，简称KL散度）是一种度量两个概率分布之间差异的指标，也被称为相对熵（RelativeEntropy）。KL散度被广泛应用于信息论、统计学、机器学习和数据科学等领域。KL散度衡量的是在一个概率分布�P中获取信息所需的额外位数相对于使用一个更好的分布�Q所需的额外位数的期望值。如果�P和�Q的概率分布相同，则KL散度为零，表示两个分布完全

木子十口儿几丶·2023-06-21 18:08

KL散度(Kullback-Leibler_divergence)

KL-divergence，俗称KL距离，常用来衡量两个概率分布的距离。

sallyyoung_sh·2023-06-21 18:08

两个多维高斯分布的Kullback-Leibler divergence(KL散度)

两个高斯分布分别为：p(x)=N(xj;μ,∑)=1(2π)n2∣∑∣12exp{−12(x−μ)T(∑)−1(x−μ)}p(x)=N(x_j;\mu,\sum)\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\=\frac{1}{(2\pi)^{\frac{n}{2}}|\sum|^{\frac{1}{2}}}exp\bigg\{{-\frac{1}{2}}(x-\mu

philpy_used·2023-06-21 18:07

Kullback-Leibler Divergence （KL 散度）

转载自：https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/80550561今天，我们介绍机器学习里非常常用的一个概念，KL散度，这是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。我们知道，现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据，一般来说，我们无法获取数据的总体，我们只能拿到数据的部分样本，根据数据的部分样本，我们会对数据的整体做一个近似

SilenceHell·2023-06-21 18:07

Kullback-Leibler_divergence（KL散度、相对熵）

又是概率论中的知识，后悔上课没好好学概率论TAT。转自：https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/489371351前言注意两个名词的区别：相对熵：Kullback–Leiblerdivergence交叉熵：crossentropyKL距离的几个用途：①衡量两个概率分布的差异。②衡量利用概率分布Q拟合概率分布P时的能量损耗，也就是说拟合以

敲代码的quant·2023-06-21 18:07

【机器学习】Kullback-Leibler散度实现数据监控

https://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence一、说明本篇叙述了KL散度的数学、直觉和如何实际使用；以及它如何最好地用于过程监测

无水先生·2023-06-21 18:36

直观解读Kullback-Leibler Divergence （KL 散度）的数学概念

代码：exercises_thushv_dot_com/kl_divergence.ipynbatmaster

Code_LT·2023-06-17 19:36

Python计算两个离散变量分布的KL散度( Kullback–Leibler divergence）

Python实现两个离散变量分布的KL散度(Kullback–Leiblerdivergence）KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)，又称相对熵，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。根据计算公式:D(P||Q)=∑P(x)log2P(x)Q(x)D(P||Q)=∑P(x)log2⁡P(x)Q(x)可以发现，P和Q中元素的个数不用相等，只需要两个分布中的离散元素一致

糖多不跳·2023-04-12 08:16

一文懂KL散度KL Divergence

本文翻译自https://naokishibuya.medium.com/demystifying-kl-divergence-7ebe4317ee68KL散度中的KL全称是Kullback-Leibler

liveshow021_jxb·2023-04-12 00:25

机器学习：GAN Framwork

fGAN:GeneralFrameworkofGANp与q相等时候，divergence为0，当不相等的时候，一定是大于等于0不同的计算公式，每个时间t都去算一下，取最大的值。

uncle_ll·2023-04-01 18:23

李宏毅 GAN lecture(2018)笔记_P6

Generatordomain大概率没有overlap两个原因image分布是高维空间的低维manifold,很难找到两个分布overlap,意思就是image分布很稀即使有overlap,你只sample几个点,靠这几个点算divergence

conson_wm·2023-03-16 08:34

用KL divergence来估计density ratio

今天读论文遇到了用KLdivergence来估计densityratio的方法，被原论文一笔带过，特意找来reference，感觉想法很不错，整理如下：首先估计densityratio在许多方面有重要应用，比如changepointdetection,transferlearning等，以changepointdetection为例，主要目的在于检验相邻的两个状态是否发生重大变化，进而检测出发生变

185小王子·2023-03-10 16:24

投资 - 指标介绍: MACD

概念MACD称为异同移动平均线MovingAverageConvergence/Divergence，提出者是GeraldAppel，提出时间是1979年2月4日。

夜流冰·2023-01-11 11:11

python 如何利用Metpy计算水汽通量散度

数据：1、比湿数据2、风速分量U3、风速分量V主要函数：1、metpy.calc.divergence(u,v,*,dx=None,dy=None,x_dim=-1,y_dim=-2)计算矢量的水平散度

简朴-ocean·2023-01-06 16:39

KL Divergence 与 JS Divergence

1.统计距离(StatisticalDistance)很多时候我们需要对比两个概率分布:我们有一个随机变量和它的两个不同的概率分布(P与Q),比如一个真实的分布和一个模型估计的分布.这种情况下,我们需要对分布之间的差异进行量化,这种量化就是计算两个统计对象(如概率分布)之间的统计距离.一种方式是计算两个分布之间的距离distance,但这很难且无法解释.另一种方法更通用,即计算两个分布之间的散度d

Set_____·2023-01-05 16:51

机器学习:Kullback-Leibler Divergence(KL散度)以及R-dropout函数的通俗讲解

KL散度，最早是从信息论里演化而来的，信息熵的定义如下：H=−∑i=1Np(xi)log(p(xi))H=-\sum\limits_{i=1}^{N}p(x_{i})log(p(x_{i}))H=−i=1∑Np(xi)log(p(xi))其中p(xi)p(x_{i})p(xi)表示事件xix_{i}xi发生的概率，信息熵反映的就是要表示一个概率分布需要的平均信息量。定义KL散度值DKL(p∣∣q)

唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-02 09:40

联邦学习FedAvg自编写代码

Fedavg代码由于使用场景为NonIID场景，因此我使用了别人的一个MNIST数据集自定义的代码（见附录）FedAvg代码如下，功能具体看注释工作环境：python3.8.5+pytorch(无cuda)divergence

「已注销」·2023-01-01 17:43

黎曼流形学习的学习笔记(1):Moser Flow: Divergence-based Generative Modeling on Manifolds(来源：NIPS 2021 oral)

亮点：1.使用MoserFlow(MF)相比于其他连续标准化流(CNF)不需要在训练过程解常微分方程(ODE)，因此训练速度相对较快；2.在1的基础上，证明了在一定的前提下，MF可以泛化任意的流形，并且这是流模型(包括CNF在内)第一次在一般的曲面上(文中指3D兔子，泛指除了球，椭圆这一类基础曲面)进行了采样生成实验。前提知识：1)Changeofvariableformula:概率密度的转换2）

Cinq Huang·2023-01-01 14:41

Kullback-Leibler Divergence或KL距离

KL距离的案例，两个分布的差异(1条消息)KL距离（Kullback-LeiblerDivergence）_王小懒ws的博客-CSDN博客_kl距离(2条消息)KL散度超详细讲解_程旭员的博客-CSDN博客_kl散度公式(2条消息)解释Kullback-Leibler散度_徐子尧的博客-CSDN博客_kullback-leibler散度

Robot-G·2022-12-25 08:55

PaperNotes(9)-Learning deep energy model: contrastive divergence vs. Amortized MLE

Learningdeepenergymodel:contrastivedivergencevs.AmortizedMLEabstract1Introduction2Background2.1steinvariationalgradientdescent2.2learningenergymodel**contrastiveDivergence**abstract受SVGD算法的启发,本文提出两个算法

小陈同学-陈百万·2022-12-25 07:23

CUDA编程——Warp Divergence

Warp回顾一下CUDA的线程层次CUDA编程中，warp是调度和运行的基本单元，目前，每个warp包含32个threads。软件逻辑上，程序员的所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。例如：一个block有128个thread，那么可以分为warp0~warp3，SM同时只执行一个warp，其他warp以就绪，挂起等状态存在。这点类似C

ZhangJunior·2022-12-22 07:13

js-divergence的pytorch实现

文章目录参考文档JSD实现代码一些注意事项参考文档pytorch中的kl_div函数关于logsoftmax与softmax的区别KL散度、JS散度、Wasserstein距离–原理JSD实现代码若有纰漏，敬请指出，感谢！defjs_div(p_output,q_output,get_softmax=True):"""FunctionthatmeasuresJSdivergencebetweent

BierOne·2022-12-13 09:03

用MACD决策树模型预测股票趋势

基本概念MACD指标MACD（MovingAverageConvergence/Divergence），是一种用于股票价格分析的技术指标，由GeraldAppel在1970年代后期创建。

bluishfish·2022-12-11 13:01

dice系数交叉熵_语义分割中的损失函数

假设事件共有n种可能，发生的概率为，那么该事件的熵为：相对熵，又称KL散度，如果我们对于同一个随机变量x有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)，我们可以使用KL散度(Kullback-Leibler(KL)divergence

weixin_39524425·2022-12-06 23:09

「吴恩达机器学习2022」lab_utils_uni加载报错问题

fromlab_utils_uniimportplt_house_x,plt_contour_wgrad,plt_divergence,plt_gradientslab_u

踏下心来学点东西·2022-11-27 17:27

PyTorch中计算KL散度详解

PyTorch计算KL散度详解最近在进行方法设计时，需要度量分布之间的差异，由于样本间分布具有相似性，首先想到了便于实现的KL-Divergence，使用PyTorch中的内置方法时，踩了不少坑，在这里详细记录一下

__init__:·2022-11-24 13:26

图像超分辨率：发散-收敛网路D2C-SR: A Divergence to Convergence Approach for Real-World Image Super-Resolution

文章目录D2C-SR:ADivergencetoConvergenceApproachforReal-WorldImageSuper-Resolution1.论文目的2.网络结构2.1divergence

tony365·2022-11-23 14:29

万字综述之生成对抗网络（GAN）

目录参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-19-121.GAN的基本介绍1.1GAN的基本概念1.2目标函数1.2.1f-divergence1.2.2Integralprobalitymetric

Element简·2022-11-23 11:27

人工智能学习笔记——KL散度

也是在这个过程中，我才逐渐知道有个东西叫KL散度(divergence)，在这里记录一下。

不认输的韦迪·2022-11-22 21:28

KL散度（Kullback–Leibler divergence）

统计学上，KL散度用来衡量一个概率分布Q对另一个概率分布P偏离的程度，记为DKL(P||Q).在信息论的编码理论中，KL散度也称为相对熵(relativeentropy)或信息增益(informationgain).在，用来度量使用Q的最优编码（而不是使用P的最优编码）来编码来自P的样本平均额外所需的比特数，即用概率分布Q来拟合真实分布P时产生的信息损耗。由香农信息论，给定一个字符集的概率分布，可

star9404·2022-11-21 00:10

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