Divergence

KL Divergence between two multivariate normal distributions(使用了trace 和Expection的性质)

http://stats.stackexchange.com/questions/60680/kl-divergence-between-two-multivariate-gaussiansIgiveadetailedderivationprocessfortheKLDivergencebetweentwomultivariatenormaldistributions.Givenp
xyqzki·2015-10-29 12:00

CUDA ---- Branch Divergence and Unrolling Loop

Avoiding Branch Divergence 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。
·2015-10-28 08:24

KL距离，Kullback-Leibler Divergence

KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。
·2015-10-28 08:54

从KL相对熵（relative entropy或 Kullback-Leibler divergence,KL距离）看文本语义距离系列

作者：finallyliuyu转载请注明出处 相对熵（relative entropy或 Kullback-Leibler divergence,KL距离）的java实现（一） 相对熵（relative
·2015-10-21 12:41

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

KL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。百度百科解释的为什么KL距离不准确，不满足距离的概念：①KL散度不对称，即P到Q的距离，不等于Q到P的距离②KL散度
zb1165048017·2015-10-06 21:00

KL散度

详情请见：http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence下面是转载内容：========================
jzwong·2015-09-08 16:00

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
zhangyalin1992·2015-06-28 19:00

KL divergence between two univariate Gaussians

link: http://stats.stackexchange.com/questions/7440/kl-divergence-between-two-univariate-gaussiansCrossValidatedisaquestionandanswersiteforpeopleinterestedinstatistics
lcj_cjfykx·2014-06-17 22:00

contrastive divergence 算法

原文链接在这里http://blog.sina.com.cn/s/blog_5980285201014pwy.html把>这篇论文看了一遍，其实只看了一半觉得PoE和contrastivedivergence以及RBM学习算法这部分可以过了主要意思是这样的：1.RBM是PoE的一个特例2.PoE可以用contrastivedivergence来进行学习3.contrastivedivergence
richard2357·2014-04-12 15:00

旋度定理(Curl Theorem)和散度定理(Divergence theorem)

旋度和散度基础首先说说格林公式（Green'stheorem）。对于一段封闭曲线，若其围城的区域D为单连通区域（内部任意曲线围城的区域都属于院区域），则有如下公式：其中其中L为D的边界，取正方向。如果沿着L前进，左边是D的内部区域，那么此时的L定义为正方向。利用格林公式求面积的方法：曲线围成的区域的面积为：格林是十八世纪英国自学成才的数学家，他只上过一年学。1828年格林三十五岁的时候，把他当时对
wangxiaojun911·2013-12-06 22:00

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。
wangxiaojun911·2013-11-26 00:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 --- cpp文件 -- 模型训练

关键是CD-k（contrastive_divergence）算法的实现。
xceman1997·2013-07-13 23:00

DBN(PoE and Contrastive Divergence)

把>这篇论文看了一遍，其实只看了一半觉得PoE和contrastivedivergence以及RBM学习算法这部分可以过了主要意思是这样的：1.RBM是PoE的一个特例2.PoE可以用contrastivedivergence来进行学习3.contrastivedivergence的学习方法大致是这样的：本来是要进行极大似然学习的，也就是计算目标函数对权重的偏导数，并且使权重沿偏导数方向移动但是偏
ncztc·2013-05-14 22:00

Kullback-Leibler Divergence，KL距离

  前几天在考虑话题相似度计算时，接触到KL距离，但是因为它的一个概率和为1的条件与之失之交臂了，没想到又转回来了。  KL距离，也叫做“相对熵”，它的提出是基于了“信息熵”的概念。  信息熵，表示的是事物所带有的能量，公式为：                                    KL距离，表示的是两个概率分布的距离，wiki上定义为P和Q两个概率分布在对数差异上的期望，公式为：
pirage·2013-05-08 22:00

KL divergence

http://blog.csdn.net/chenglinhust/article/details/8506260一.概念KL-divergence，俗称KL距离，常用来衡量两个概率分布的距离。
lansatiankongxxc·2013-05-05 11:00

KL divergence

 真正的概率分布：A0=1/2，A1=1/2模型1：b1=1/4,b2=3/4模型2: c1=1/8,c2=7/8哪一个模型更好的接近真正的概率分布？D（A||B）=1/2log(1/2/1/4)+1/2log(1/2/3/4)D(A||C) =1/2log(1/2/1/8)+1/2log(1/2/7/8)显然 B好
shuimuqingyi·2013-03-29 22:00

KL散度(Kullback-Leibler_divergence)

KL散度(Kullback-Leibler_divergence)一.概念KL-divergence，俗称KL距离，常用来衡量两个概率分布的距离。
快乐的霖霖·2013-01-15 16:12

KL散度(Kullback-Leibler_divergence)

KL散度(Kullback-Leibler_divergence)一.概念KL-divergence，俗称KL距离，常用来衡量两个概率分布的距离。
chenglinhust·2013-01-15 16:00

c# - Collection initializing divergence in array and collection such as List

You may have seen the comment that I have put in the code in the post : c# - Sample of Lambda expression on List<T> and Events.. And also, I have keep some post on the discussion of Collect
joe.bq.wang·2012-10-10 18:00

KL散度

详情请见：http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback%E2%80%93Leibler_divergence下面是转载内容：========================
caohao2008·2011-10-27 15:00

背离 - MBA智库百科

页面分类:股票术语bucuo出自MBA智库百科(http://wiki.mbalib.com/)背离（Divergence）1什么是背离2背离的形式3背离的研判4背离的应用5背离的注意要点什么是背离背离又称背驰
bocai0808·2011-10-10 17:00

KL距离，Kullback-Leibler Divergence

 KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-LeiblerDivergence）的简称，也叫做相对熵（RelativeEntropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是：在相同事件空间里，概率分布P(x)的事件空间，若用概率分布Q（x）编码时，平均每个基本事件（符号）编码长度增加了多少比特。我们用D（P||Q）表示KL距离，计算公式如下： 当
ayw_hehe·2011-08-17 14:00

Divergence IV Docky 主题

嗯，看起来不错～下载Dcoky主题点击下载 DivergenceIVGTK+theme来源『omgubuntu.co.uk』,本文由Bentutu.com编辑，转载注明出处http://bentutu.com/?p=444
火耳·2011-01-18 16:00

OMS和EMS的区别

http://www.automatedtrader.net/articles/marketplace/22/feature-ems-versus-oms-_-convergence-or-divergence
peachpi·2010-12-02 23:00

什么MACD|macd 介绍|macd选股

MACD称为指数平滑异动平均线(Moving Average Convergence and Divergence)。是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线。
wangdetian168·2010-11-27 21:00

什么MACD|macd 介绍|macd选股

MACD称为指数平滑异动平均线(Moving Average Convergence and Divergence)。是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线。
ningbo-seo·2010-11-27 21:00

Kullback–Leibler divergence KL散度

Kullback–LeiblerdivergenceKL散度Inprobabilitytheoryandinformationtheory,theKullback–Leiblerdivergence[1][2][3](alsoinformationdivergence,informationgain,relativeentropy,orKLIC)isanon-symmetricmeasureoft
O(1) 的小乐·2010-10-16 15:00

计算两段文字的KL距离

相对熵（relative entropy或 Kullback-Leibler divergence,KL距离）的java实现（一） 利用信息论的方法可以进行一些简单的自然语言处理   
finallyliuyu·2010-03-06 23:00

Kullback Leibler Distance （or divergence）

 K-L距离（相对熵）K-L距离是两个完全确定的概率分布的非相似性度量。1.定义：设p1(x)和p2(x)是两个连续概率分布，根据定义，p1(x)和p2(x)的K-L距离D(p1,p2)为：  离散情况也类似。如果用E表示p1分布的期望，上述表达式也可写作：     2.基本属性：l        D(p1,p2)是的平均值，其中p1(x)为参考分布l        K-L距离总是非负的。当两个分
windhaunting·2010-01-07 15:00

MACD指标详解

MACD由Gerald Appel发明，全称为均线集中分叉(Moving Average Convergence Divergence)，是最为简单同时又最为可靠的指标之一。
king_tt·2007-06-01 16:00
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