KL 第10页

Pytorch之KLDivLoss

理论基础KL散度：衡量两个概率分布之间的相似性，其值越小，概率分布越接近。公式表达如下。

逸彬·2022-11-27 11:05

pytorch kl散度学习笔记

KL散度，也叫做相对熵，计算公式如下：importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFif__name__=='__main__':x_o

AI视觉网奇·2022-11-27 11:04

Pytorch以及tensorflow中KLdivergence的计算

1.KLdivergence是什么KL散度是一个距离衡量指标，衡量的是两个概率分布之间的差异。

中杯冰美式·2022-11-27 11:33

Pytorch中KL loss

1.概念KL散度可以用来衡量两个概率分布之间的相似性，两个概率分布越相近，KL散度越小。上述公式表示P为真实事件的概率分布，Q为理论拟合出来的该事件的概率分布。

cv_lhp·2022-11-27 11:02

4G模块使用记录移远EC20、BC20

5.1.2TCP连接指令流程：5.2BC205.2.1上电指令流程5.3EC21-KL5.3.1休眠异常5.3.2模组软件升级

何事误红尘·2022-11-25 09:42

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、方差和协方差常用概率分布贝叶斯定理(Bayes'Rule)信息论基本思想自信息香农熵KL

iwill323·2022-11-24 22:37

numpy库的一些解释

NumPy这个词来源于两个单词--Numerical[njuːˈmerɪkl]（数值;数值法;数值的;数字的）和Python。主要用来进行数值计算。

雕刻鏃风·2022-11-24 19:51

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

机器学习随笔——Entropy Loss的本质

我们知道：entropy的计算公式如下：为什么二分类的时候会写成如下公式：首先，我们从交叉熵的由来分析：2.交叉熵由来相对熵（KL散度）：如果对于两个分布P(x)和Q(x)，则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异

yonsan_·2022-11-23 23:34

耐能KL520 AI 芯片应用开发技能＜Part-005＞

文章目录前言一、从训练模型出发1.准备测试资料2.最典型的程序范例3.撰写App来引导推论总结前言《耐能KL520的Python程序雕龙小技》Part-005：By神樱AI团队2022/7/01为KL520

Vicky Shei·2022-11-23 13:48

DDPM交叉熵损失函数推导

KL\rmKLKL散度由于以下推导需要用到KL\rmKLKL散度，这里先简单介绍一下。

champion_H·2022-11-23 11:11

高斯分布、多维高斯分布、各向同性的高斯分布及多元高斯分布之间的KL散度

转自：https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/12939776.html高斯分布是一类非常重要的概率分布，在概率统计，机器学习中经常用到。一维高斯分布一维高斯分布的概率密度函数（pdf）形式为：红色的曲线是标准的正态分布，即均值为0，方差为1的正态分布。我们可以采用以下方程从均值为μ标准差为σ的高斯分布中采样（再参数化技巧）:其中，ϵ从一个标准高斯分布中采样。多维

阿_牛·2022-11-23 09:25

开放集域适应文献阅读五

2本文贡献作者利用Kullback-Leiber（KL）距离提供了对二进制交叉熵损失的深刻理解；并进一步提出

iQoMo·2022-11-23 01:05

wgan 不理解损失函数_GAN论文阅读笔记2：不懂W距离也能理解WGAN

注意KL散度是不对称的，对KL散度稍

weixin_39894233·2022-11-22 21:35

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

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （一）预备知识

预备知识2.1概率2.1.1概率分布2.1.2条件概率2.1.3贝叶斯定理（Baye'stheorem）2.1.4全概率定理（Theoremoftotalprobability）2.2矩阵迹计算技巧2.3KL

无始之始·2022-11-22 21:26

pytorch中常见的损失函数

2oUNYUwkrVUN1fV4zDER7Q文章目录pytorch中常见的损失函数1.交叉熵损失交叉熵简介BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss2.KL

wwweiyx·2022-11-22 21:22

量化总结2-tensorrt、ncnn的后量化方式

英伟达使用kl散度来比较量化前后两个分布的差异，即相对熵，则问题转化为求相对熵的最小值。1、从信息熵的角度来解释，kl散度最小则代表两个分布差异最小。2、将log换为以2

lovep1·2022-11-22 06:03

Diffusion Model（1）：预备知识

文章目录DiffusionModel（1）：预备知识一、贝叶斯公式二、重参数化三、KL散度DiffusionModel（1）：预备知识一、贝叶斯公式1.条件概率:p(X=x∣Y=y)p(X=x\vertY

MaZhe丶·2022-11-22 05:52

softmax函数与交叉熵损失

目录softmax函数softmax函数的作用softmax运算计算案例交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作用信息量信息熵相对熵（KL散度）交叉熵计算案例总结参考softmax函数softmax

凉～婷·2022-11-22 02:30

Pytorch中的KL散度计算函数

如图所示，左图为p(x)和q(x)的分布(最简单的情况，两个的函数基本一样，只是q(x)的均值在移动)，p(x)固定不动，移动q(x)，和q(x)越近KL散度越小，反之亦然importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFif

思考实践·2022-11-21 17:27

机器学习——决策树和随机森林

目录熵信息熵条件熵相对熵（KL散度）交叉熵决策树ID3信息增益C4.5信息增益率CART树基尼指数剪枝——过拟合处理随机森林Bagging策略随机森林样本不均衡的常用处理方法决策树（decisiontree

yfqh9588·2022-11-21 15:31

GAN网络

目录GAN生成网络G（Generative）对抗网络D（Discriminative）两分布之间差异性评价KL散度JS散度损失函数一次代码实验WGANWGAN-GPConditionalGANGAN生成式对抗网络

牵一发而动全身·2022-11-21 11:05

Waldocsdn·2022-11-21 07:17

KL散度损失

KL散度损失用途比较两个概率分布的接近程度KL散度计算计算公式：KL散度计算的就是数据原分布与近似分布的概率的对数差的期望值。

Lcx559·2022-11-21 03:04

KL散度、JS散度的理解以及一些问题

散度KL散度定义特性公式离散连续机器学习JS散度出现的原因公式特性问题交叉熵（CrossEntropy）定义公式和KL散度的关系KL散度定义KL(Kullback-Leiblerdivergence)散度用来描述两个概率分布

小葵向前冲·2022-11-21 00:14

KL散度详解

KL散度详解1、KL散度的概念2、两类KL散度拟合效果的定性分析3、两类KL散度拟合效果的数学推导4、KL散度的计算5、KL散度Python实现6、References1、KL散度的概念KL散度（Kullback-LeiblerDivergence

码猿小菜鸡·2022-11-21 00:14

KL-散度(相对熵)

一、第一种理解相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益

冷心笑看丽美人·2022-11-21 00:13

kl散度度量分布_熵(entropy)与KL散度及应用

1.自信息（I）信息量的值与事件发生的概率有关系，概率越小信息越大。假设事件A发生的概率是,则事件A的信息量为：2.信息熵(H(X)):定义：3.联合熵（H(X,Y)）4.条件熵（H(Y|X)）可以证明：5.互信息在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息或转移信息是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布p和分解的边缘分布的乘积p(X)p的相

joo haa·2022-11-21 00:42

初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念

本文是该系列的第一篇文章，介绍了KL散度（KLdivergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在GitHub上。代码：github.com/

weixin_34396103·2022-11-21 00:12

中计算散度的函数_Kullback-Leibler(KL)散度介绍

在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。

一场孤独的旅行·2022-11-21 00:40

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

star9404·2022-11-21 00:10

熵、KL散度、交叉熵公式及通俗理解

熵根据香农信息论中对于熵的定义，给定一个字符集，假设这个字符集是X，对x∈X，其出现概率为P(x)，那么其最优编码（哈夫曼编码）平均需要的比特数等于这个字符集的熵。如果字符集中字符概率越趋于平均，说明某个字符被预测的不确定性最大，只有最后我们知道了某一可能性确实发生了，才得到最大的信息量，因此它的熵就越大。而如果字符集中字符概率分布差异越大，则认为我们知道某一字符出现的可能性比其他类更大，这个字符

蘑菇桑巴·2022-11-21 00:39

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。

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

RayRings·2022-11-21 00:03

散度和KL散度的介绍

散度和KL散度的介绍1.梯度、散度与旋度1.1算子定义一个向量算子∇\nabla∇(读作nabla或者del)：∇=∂∂xex⃗+∂∂yey⃗+∂∂zez⃗(1.1)\nabla=\frac{\partial

Paul-Huang·2022-11-21 00:02

KL散度（距离）和JS散度（距离）

JS散度是KL散度的一种变体形式。KL散度：也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性（也可以简单理解成相似性），二者越相似，KL散度越小。KL散度的性质：●非负性。

Zhaohui_Zhang·2022-11-21 00:01

机器学习：KL散度详解

KL散度，是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。

Re:coder·2022-11-21 00:24

深度（机器）学习算法速学笔记（一）——相关概念速查

errorrate）（2）精度（accuracy）（3）查准率（precision）、查全率（recall）与F1（4）ROC和AUC3、聚类及性能度量性能度量——JC、FMI、RI、DBI、DI三、KL

乌龟汤猿·2022-11-20 15:02

SAT DPLL CDCL

对于多个布尔变元，若干个文字的或运算l1∨l2∨…∨lkl_1∨l_2∨…∨l_kl1∨l2∨…∨lk称为子句。只含一个文字的子句称为单子句。不含任何文字的子句称为空子句。

YunusQ·2022-11-20 14:04

PyTorch 深度学习实践第6讲

6讲逻辑斯蒂回归源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL

错错莫·2022-11-20 12:18

gan网络损失函数_GAN的损失函数

理解生成对抗网络的关键在于理解GAN的损失函数JS散度GAN实际是通过对先验分布施加一个运算G,来拟合一个新的分布如果从传统的判别式网络的思路出发，只要选定合适的loss，就可以使生成分布和真实分布之间的距离尽可能逼近KL

weixin_39634576·2022-11-19 16:09

KLT到DCT(杜克大学数字图像处理课程学习笔记)

在上网课时KL变换的讲授稍微有点绕,所以卡了好几天,个人感觉理解了,所以做一下记录,当然由于这个只是课程需要所以没有涉及整块的原理,如果需要还请看其他大神的数学原理解释简单来讲,在不考虑中间量化的步骤时

z2984348·2022-11-19 08:30

由损失函数设计原理，重理解交叉熵推导

直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法”_哔哩哔哩_bilibili目录最小二乘极大似然估计由概率分布推预测结果：由结果推概率分布：交叉熵信息量熵KL散度最小二乘最直观寻找两个值之间差距大小，直接相减的绝对值

0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:29

白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事

从本文了解到的知识包括香农、自信息、熵(信息熵、信源熵、平均自信息量)、最大熵原理、交叉熵、KL散度(相对熵、信息增益、信息散度、随机性)、JS散度、二分类损失函数、多分类损失函数等。

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:18

推土机距离（Wasserstein distance）以及其他几种常用的分布差异度量方法（mark）

文章目录1.Wasserstein距离2.KL散度3.JS散度参考资料1.Wasserstein距离1.1方法简介WassersteinDistance也称为推土机距离（EarthMover’sdistance

cnjs1994·2022-11-14 19:15

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN

2021李宏毅机器学习笔记--23TheorybehindGAN摘要一、MaximumLikelihoodEstimation(最大似然估计)二、MLE=MinimizeKLDivergence（最小KL

guoxinxin0605·2022-11-14 13:12

度量学习DML—Deep Metric Learning

前言生活中对于常用的度量有欧式距离、KL散度等，但是这些度量都是人工定义的。

DY(写给自己看)·2022-11-14 09:33

从Autoencoder到VAE及其变体

博文1：《FromAutoencodertoBeta-VAE》链接博文2：《干货|你的KL散度vanish了吗？》

RaymondLove~·2022-11-14 09:02

损失函数——交叉熵损失函数

一篇弄懂交叉熵损失函数一、定义二、交叉熵损失函数：知识准备：1、信息熵：将熵引入到信息论中，命名为“信息熵”2、KL散度（相对熵）：交叉熵：结论：Softmax公式Sigmoid常见的交叉熵损失函数类型交叉熵损失函数

yc_ZZ·2022-11-13 11:29

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