Divergence

机器学习：Kullback-Leibler Divergence （KL 散度）

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的估计，而数据整体本身有一个真实的分布（我们可能永远无法知道），那么近似估计的概率分布和数据整体真实的概率分布的相似度，或者说
Matrix_11·2022-11-21 00:34

KL散度（KL divergence）

KL散度（KLdivergence）相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益（informationgain）。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量，用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数。典型情况下，P表示数据的
RayRings·2022-11-21 00:03

回归问题和分类问题的本质区别

分类问题：目标：最大化benchmark，例如，accuracy方法1：最小化dist（p_theta（y|x），p_r（y|x））方法2：最小化divergence（p_theta（y|x），p_r（
旋律_Wang·2022-11-20 06:45

生成对抗网络

GANAnimefaceGenerationUnconditionalgenerationDiscriminatorbasicideaofGANalgorithmforGANtheoryforGANtipsfortrainingGAN变换divergence
静妮子i·2022-11-20 00:53

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN

MaximumLikelihoodEstimation(最大似然估计)二、MLE=MinimizeKLDivergence（最小KL散度）三、Generator四、Discriminator五、D*和divergence
guoxinxin0605·2022-11-14 13:12

李宏毅 ML2021 学习笔记 - W6 Generative Model

1.2.Unconditionalgeneration2.TheorybehindGAN2.1.Objective2.2.如何计算两个distribution之间的divergence？
芦边湖泊·2022-11-12 11:38

对抗生成网络（GAN）

目录基本概念介绍生成器（generator）为什么需要输出一个分布GenerativeAdversarialNetwork(GAN)discriminator（鉴别器）GAN的基本思想计算分布距离与训练计算Divergence
iwill323·2022-10-28 20:55

初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念

散度的数学概念译自：https://towardsdatascience.com/light-on-math-machine-learning-intuitive-guide-to-understanding-kl-divergence
Adenialzz·2022-10-28 05:03

【GAN理论与WGAN】——基于李宏毅2021春机器学习课程

因此，定义一个lossfunction（损失函数）来让PG和Pdata之间的Divergence（可以理解为距离）越小越好，如上图公式。我们目标就是找一组Generator的参数（简写为G*）让
丶Dylan·2022-09-30 07:58

###好好好####RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色

3.过渡方案：对于GAN的直接改进用于文本生成3.1.Wasserstein-divergence，额外的礼物3.2.Gumbel-softmax，模拟Samp
mishidemudong·2022-05-30 07:01

PPO详解

感谢下文作者深度强化学习从入门到大师：以刺猬索尼克游戏为例讲解PPO（第六部分）-简书(jianshu.com)KL-divergence
pi_kaqiu·2022-05-16 07:42

生成对抗网络-改进方法|深度学习（李宏毅）（二十四）

v=KSN4QYgAtao之前的博客地址：①生成对抗网络-基本概念|深度学习（李宏毅）（二十二）②生成对抗网络-理论部分|深度学习（李宏毅）（二十三）一、GAN的通用框架f-divergence之前说GAN
酷酷的群·2022-03-31 10:32

killer apps for the great divergence

1.economic&politicalcompetition2.sciencerevolution3.ruleoflaw&representativeofgovernment4.modernmedicine5.consumersociety6.workethic
无心快鱼·2022-02-17 19:36

理解「交叉熵」损失函数（包含自信息、信息熵、KL散度、交叉熵概念整理）

文章目录引言自信息（self-information）信息熵/香农熵（Entropy）KL散度（Kullback-Leibler（KL）divergence）交叉熵（cross-entropy）分类任务中的交叉熵损失
虾米小馄饨·2021-10-09 22:27

平滑异同移动平均线(MACD)-Moving Average Convergence Divergence

MACD是什么MACD是运用快速与慢速移动平均线聚合与分离的征兆，来研判买进与卖进的时机和讯号。MACD组成：1.DIF(灰色-MACD线):计算移动平均线EMA短线和EMA长线的差。通常短线为12天，长线为26天。DIF——正负差是MACD指数核心。2.DEA(紫红色-Signal线):MACD9天均值3.Histogram(柱):MACD与Signal的差值；大于0表示趋势向上，小于0表示趋势
知股笔记·2021-06-16 10:48

解决pytorch中的kl divergence计算问题

偶然从pytorch讨论论坛中看到的一个问题，KLdivergencedifferentresultsfromtf，kldivergence在TensorFlow中和pytorch中计算结果不同，平时没有注意到，记录下一篇关于KL散度、JS散度以及交叉熵对比的文章kldivergence介绍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
·2021-05-24 10:06

【Math】Kullback-Leibler Divergence

Paste_Image.pngPaste_Image.pngPaste_Image.pngReferencehttp://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/cfcs1/lectures/entropy.pdfWikipedia
读书行路风雨兼程·2021-05-21 07:31

Matlab处理数据导出Paraview可读的vtk文件（一）

);3vtkwrite('mri.vtk','structured_points','mri',D)示例2：云图1loadwind2[cu,cv,cw]=curl(x,y,z,u,v,w);3div=divergence
weixin_34342207·2020-09-17 09:59

Kullback–Leibler divergence

Inprobabilitytheoryandinformationtheory,theKullback–Leiblerdivergence[1][2][3](alsoinformationdivergence,informationgain,orrelativeentropy)isanon-commutativemeasureofthedifferencebetweentwoprobability
matchgn5·2020-09-15 05:06

关于warp中遇到Branch Divergence的执行情况

CUDA官方的文档[1]里原文是:"Ifthreadsofawarpdivergeviaadata-dependentconditionalbranch,thewarpseriallyexecuteseachbranchpathtaken,disablingthreadsthatarenotonthatpath,andwhenallpathscomplete,thethreadsconvergeb
i_dont_give_a_fxxk·2020-09-15 05:22

分布的相似度（距离）计算

可以看出，如果要小，那么大的地方必须要大（否则会很大）；而在小的地方，KL-divergence的值对的
Yetongfff·2020-08-24 00:33

WEEK 2 Topological and Network Evolution Models

Duplication-DivergenceandNetworkMotifs适者生存Duplication-Divergence：有多种汽车、浏览器、搜索引擎LargeSizeMotifsandComplexModelsofN
英天·2020-08-21 19:11

理解JS散度(Jensen–Shannon divergence)

文章目录1.KL散度1.1KL散度的性质1.2KL散度的问题即JS散度的引出2.JS散度为什么会出现两个分布没有重叠的现象参考文献1.KL散度用来衡量两个分布之间的差异，等于一个交叉熵减去一个信息熵（交叉熵损失函数的由来）1.1KL散度的性质非负性（用Jenson‘sinequality证明）不对称性，即KL(P||Q)≠KL(Q||P)1.2KL散度的问题即JS散度的引出正是由于KL散度的不对称
InceptionZ·2020-08-19 05:05

CMU 11-785 L15 Divergence of RNN

VariantsonrecurrentnetsArchitecturesHowtotrainrecurrentnetworksofdifferentarchitecturesSynchronyThetargetoutputistime-synchronouswiththeinputThetargetoutputisorder-synchronous,butnottimesynchronousOne
zealscott·2020-08-19 00:47

KL-divergence

看论文1的时候遇到的，该论文首先得出了衡量两个概率分布之间的距离的公式，目标函数是使这两个概率之间的距离d(·,·)尽可能小，但是由于比较难算，因此用计算KL-divergence代替d(·,·)，一时不知这是什么
AEP_WYK·2020-08-18 01:03

矢量场散度(divergence)和旋度(curl)及Helmholtz定理MATLAB计算

旋度已给向量F⃗=P i⃗+Q j⃗+R k⃗\vecF=P\,\veci+Q\,\vecj+R\,\veckF=Pi+Qj+Rk则该向量的旋度表示为rotF⃗=(Ry−Qz)i⃗+(Pz−Rx)j⃗+(Qx−Py)k⃗{\mathop{\rmrot}\nolimits}~~\vecF=\left({{R_y}-{Q_z}}\right)\veci+\left({{P_z}-{R_x}}\righ
润林~wcz·2020-08-17 11:50

Kullback–Leibler divergence(相对熵，KL距离，KL散度)

1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，也就是说拟合以后丢失了多少的信息，可以参考前面曲线拟合的思想。③对①的另一种说法，就是衡量两个概率分布的相似度，在运动捕捉里面可以衡量未添加标签的运动与已添加标签的运动，进而进行运动的分类
风翼冰舟·2020-08-16 10:21

cross entropy，logistic loss 和 KL-divergence的关系和区别

先给出结论：crossentropy和KL-divergence作为目标函数效果是一样的，从数学上来说相差一个常数。
adrianna_xy·2020-08-16 08:00

从“信息增益”到KL Divergence 和 Cross Entropy

从“信息增益”到KLDivergence和CrossEntropy周志华老师在他的西瓜书的第四章，引入了“信息熵”，“信息增益”（informationgain）的概念，并用信息增益最大为准则选择划分决策树的属性。周老师并没有对这两个概念进行深入讲解，实际上这两个概念均来源于信息论（InformationTheory）领域。Entropy,actually,isameasureofsurprise
Yang-W·2020-08-16 08:09

随笔系列之 交叉熵(cross entropy) and KL divergence

有关交叉熵CrossEntropy与KL散度的一点点crossentropy我相信了解过机器学习的基本算法的人没有不知道交叉熵这个东西的;通常,我们在机器学习的模型训练中会使用交叉熵作为我们损失函数logloss.但是,我们可能大概的理解,只要这个交叉熵损失函数越小,我们的模型就会越准确,似乎是意见很神奇的事情;如果理解的多一点的可能会从其表达式来理解,比如:二分类问题的交叉熵:−ylog(p)−
lotuswhl·2020-08-16 04:42

KL divergence

Kullback-Leiblerdivergence形式：性质：非负P=Q时，D[P||Q]=0不对称性：D(P||Q)≠D(Q||P)自信息：符合分布P的某一事件x出现，传达这条信息所需的最少信息长度为自信息，表达为熵：从分布P中随机抽选一个事件，传达这条信息所需的最优平均信息长度为香农熵，表达为交叉熵：用分布P的最佳信息传递方式来传达分布Q中随机抽选的一个事件，所需的平均信息长度为交叉熵，表达
deye1979·2020-08-13 13:34

Bregman divergence

BregmandivergenceBregman散度（Bregmandivergenceordivergencedistance）是一种类似于距离度量的方式，用于衡量两者之间的差异大小。定义可以认为，Bregman散度是损失或者失真函数。考虑如下情况：设点p是点q的失真或者近似的点，也就是说可能p是由q添加了一些噪声形成的，损失函数的目的是度量p近似q导致的失真或者损失，因而Bregman散度可以
evil_1_live·2020-08-12 15:54

谈谈分布式系统中的复制

从用途上，复制可以分为两类，一类用于确保不同副本的表现行为一致（避免divergence），另一类则用于允许不同副本之间
jiafu1115·2020-08-10 17:02

Variational Autoencoder: Basic Concept

generation_loss=mean(square(generated_image-real_image))latent_loss=KL-Divergence(latent_variable,u
张小彬的代码人生·2020-08-09 04:46

一些个人偏好的书籍

http://bariskurt.com/kullback-leibler-divergence-between-two-dirichlet-and-beta-distributions/（2）统计分布
weixin_33817333·2020-07-28 17:38

李宏毅学习笔记34.GAN.05.fGAN: General Framework of GAN

f-divergenceFenchelConjugateConnectionwithGANModeCollapseModeDropping问题分析解决ModeCollapse简介上节在讲原文GAN的时候，提到我们实际是在用Discriminator来衡量两个数据的分布之间的JSdivergence，那能不能是其他类型的divergence
oldmao_2001·2020-07-27 12:24

通量与散度

二.散度散度（divergence）可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度，物理上，散度的意义是场的有源性。当divF>0，表示该点有散发通量的正源（发散源）；当divF<0表示该点
linolzhang·2020-07-16 02:57

『神器』如何快速凝练一篇论文的核心要点？

我们很快会将自己的想法进行“发散”（Divergence），也就是通过一些渠道去寻找理
因果关系推断·2020-07-15 17:58

MACD

定义MACD（MovingAverageConvergence/Divergence）全称指数平滑异同移动平均线。EMAEMA，也就是指数平均数指标。
陆多多·2020-07-15 01:28

KL散度

详情请见：http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence下面是转载内容：========================
repunzal9·2020-07-13 14:38

机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二)

上一篇文章，我们介绍了SNE降维算法，SNE算法可以很好地保持数据的局部结构，该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性，通过最小化条件概率pj|i与pi|j之间的KL-divergence，将数据从高维空间映射到低维空间
Matrix_11·2020-07-11 22:17

金融操盘入门常识浅析0.1.1—什么是MACD指标

--比特币大王：btcdw.comMACD（MovingAverageConvergence/Divergence）称为指数平滑移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的。
九亿少女的电竞梦·2020-07-10 04:58

KL散度(Kullback–Leibler divergence)

KL散度，又称为相对熵或信息散度，描述的是两个概率分布之间的差异对于离散概率分布：KL(P∣Q)=∑P(x)logP(x)Q(x)KL(P|Q)=\sumP(x)log{P(x)\overQ(x)}KL(P∣Q)=∑P(x)logQ(x)P(x)对于连续概率分布：KL(P∣Q)=∫P(x)logP(x)Q(x)dxKL(P|Q)=\intP(x)log{P(x)\overQ(x)}dxKL(P∣Q
李青风·2020-07-06 05:23

f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization

TrainingGenerativeNeuralSamplersusingVariationalDivergenceMinimizationPaper:http://papers.nips.cc/paper/6066-f-gan-training-generative-neural-samplers-using-variational-divergence-minimization
Seyanh Qiang·2020-07-05 09:10

【f-GAN】f-GAN：Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization

1.f-divergence用f-divergence来衡量两个分布得不同不同的f(x)对应不同的divergence用f(x)得FenchelConjugate将f(x)表示出来再带入D令D(x)代替
zhangbin0917·2020-07-05 02:24

KL散度解释——来自COUNT BAYESIE

KL散度解释——来自COUNTBAYESIE本文来自CountBayesiehttps://www.countbayesie.com/blog/2017/5/9/kullback-leibler-divergence-explained
MiaL·2020-07-02 02:07

MACD指标的数学意义解析

MACD是movingaverageconvergence/divergence的缩写，其是技术分析中很常用的一个指标，其信号意义和双均线类似，只是MACD相对更精细和便与分析。
S_o_l_o_n·2020-07-01 13:34

论文阅读——《Wasserstein GAN》《Improved Training of Wasserstein GANs》

ImprovedTrainingofWassersteinGANs本博客大部分内容参考了这两篇博客:再读WGAN（链接已经失效）和令人拍案叫绝的WassersteinGAN,自己添加了或者删除了一些东西,以及做了一些修改.基础知识：f-Divergence
zh20166666·2020-06-30 13:39

散度(Divergence)和旋度(Curl)

散度(Divergence)散度的讨论应从向量和向量场说起。向量是数学中研究多维计算的基本概念。比如，速度可以分解为相互独立的分量，则速度就是一个多维的向量。
wangxiaojun911·2020-06-27 13:21

李弘毅老师GAN笔记（六），WGAN / EBGAN

1、JS-divergence的问题在原始GAN中，使用的JS-divergence存在一些问题，这里介绍其中的一个问题。
taoyafan·2020-06-26 18:06
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