KL

交叉熵损失函数以及二分类任务(机器学习)

=-ln⁡p(x)第二步：熵第三步：相对熵/KL散度第四步：交叉熵第五步：交叉熵损失函数评估标签值和预测值之间的差距，由于数据总体分布的熵值确定，因而可直接用交叉熵代替KL散度作为分类任务的损失函数。
唯见江心秋月白、·2022-11-13 11:55

机器学习常用特征相似度或距离度量【Pytorch实现】

余弦相似度、特征距离、KL散度计算importtorchfeat1=torch.randn((3,4))feat2=torch.randn((3,4))#==========cosine相似度=====
liuz_notes·2022-11-03 20:00

生成专题1 | 图像生成评价指标 Inception Score （IS）

文章转自微信公众号：机器学习炼丹术作者：陈亦新（欢迎交流共同进步）联系方式：微信cyx645016617文章目录1.1感性理解1.2数学推导1.3KL散度的物理意义1.1感性理解IS是InceptionScore
微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-10-31 10:27

初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念

初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念转自：初学机器学习：直观解读KL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

学习笔记之信息量、熵、KL散度、交叉熵的一些介绍

文章目录信息量熵KL散度（相对熵）交叉熵参考信息量以前我也一直只是知道信息量的计算公式，也有想过为什么会是这样，但是因为要学的东西太多了，就没怎么深究，直到看了“交叉熵”如何做损失函数？
Icy Hunter·2022-10-27 09:46

信息熵/交叉熵/KL散度/JS散度/Wasserstein距离

参考:强推：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45131536https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186https://zhuanlan.zhihu.com/p/262876724https://baijiahao.baidu.com/s?id=1666580334381729961&wfr=spider&for=pc熵/信息熵：H=−∑p
笨鸟不走·2022-10-22 07:55

信息论概念详细梳理：信息量、信息熵、条件熵、互信息、交叉熵、KL散度、JS散度

通俗理解条件熵从编码角度直观理解信息熵计算公式浅谈KL散度简单的交叉熵，你真的懂了吗李航《统计学习方法》文章目录0.引入：三门问题1.信息量1.1从“不确定度”角度理解1.2从编码角度理解2.信息熵3.
云端FFF·2022-10-22 07:24

信息量、信息熵、KL散度（相对熵）、交叉熵、JS散度

参考：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81388306，百度百科https://zhuanlan.zhihu.com/p/98785902信息量（香农信息量）公式：-log2p(x)=log21/p(x)对于一个分布中的x值的概率求对数,这时信息量使用的单位是比特。用于刻画消除随机变量X的不确定性所需要的总体信息量的大小，也就是信息越不
MAR-Sky·2022-10-22 07:22

【机器学习】交叉熵与KL散度

写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异，在分布差异计算中，KL散度是最合适的。
littlemichelle·2022-10-22 07:19

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

目录1生成模型与判别模型的区别2各种距离&散度的度量2.1香农熵2.2信息熵2.3交叉熵2.4KL散度（相对熵）2.5JS散度2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模
wamg潇潇·2022-10-22 07:43

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

转自知乎：交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。
张学渣·2022-10-22 07:43

信息量、信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

前两篇介绍了目标检测中的回归损失函数，本来这篇打算介绍目标检测中的分类损失函数。但是介绍classificationlossfunction自然绕不过交叉熵，所以还是简单的把信息论中的一些概念在这里普及下。（以前研究GAN网络时在CSDN写过类似的概念，这里迁移一下）信息量也叫做香农信息量，常用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量大小。假设只考虑连续型随机变量的情况，设p为随机变量X的
思绪零乱成海·2022-10-22 07:12

梳理 | 交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

作者KevinCK编辑极市平台侵删来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/74075915目录：信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵JS散度推土机理论Wasserstein距离WGAN
机器学习与AI生成创作·2022-10-22 07:09

#本质上理解# 熵、交叉熵、KL散度的关系

文章目录1.三者的关系2.熵3.交叉熵4.KL散度1.三者的关系KL散度=交叉熵-熵熵：可以表示一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。
energy_百分百·2022-10-22 07:08

[机器学习] 信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

对数似然交叉熵损失函数2.如何衡量两个事件/分布之间的不同（一）：KL散度3.KL散度=交叉熵-熵？4.为什么交叉熵可以用作代价？5.JS散度（对称）值域[0,1]6.Wasserstein距离
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-10-22 07:34

GAN学习笔记——KL散度、交叉熵、JS散度

熵是用来量化数据中含有的信息量的，其计算公式为：H=−∑i=1Np(xi)⋅log⁡p(xi)H=-\sum_{i=1}^{N}p(x_{i})\cdot\logp(x_{i})H=−i=1∑Np(xi)⋅logp(xi)1）KL
Marilynmontu·2022-10-22 07:03

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）写给自己看的版本

昨天下雨了，这件事情已经发生，既定了，信息量为0对数函数,p(x_0)越小，负log越大熵：信息量的期望就是熵KL散度：交叉熵：只有最后一部分有q(x_i),所以前面是常数，不用管。
一般古战场逃兵·2022-10-22 07:02

信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度文章目录信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度前言一、信息量二、熵三、交叉熵四、KL散度五、JS散度六、Wasserstein距离1.解决的问题2.Wasserstein
卷_心_菜·2022-10-22 07:58

python绘制3维图-t-SNE的原理及Python实现

最后，t-SNE将Kullback–LeiblerDivergence（KL散度）高维空间和低维空间两个分布之间的距离，并最小化这个距离。
weixin_37988176·2022-10-19 07:23

Java--字符串讲解

定义字符串有两种办法1：直接赋值法Strings1="kl
菜到极致就是渣·2022-10-15 07:31

人工智能——最大熵与EM算法，吊打面试官-Python中高级面试题

1机器学习2最大熵与EM算法2.1最大熵2.1.1熵2.1.2相对熵(KL散度)2.1.3交叉熵2.1.4信息增益2.2最大熵模型2.2.1原则2.2.2概述2.2.3目标函数2.3EM算法2.3.1基础
开源Python·2022-10-13 07:57

KL散度 JS散度 熵

KL散度JS散度熵1.自信息和熵1.1自信息selfinformation1.2熵entropy2.KL散度Kullback-Leiblerdivergence2.1定义2.2KL散度与熵、交叉熵之间的关系
L2_Zhang·2022-10-10 19:50

中国移动5G智慧港口IGV集卡控制

桥吊的通信需求分为远程控制和监控两类，远程控制场景下单个桥吊同时回传摄像头数量及以IkV2r/kL:s4(的数倍。同时桥吊的部署相对密集，通常1公里长的港口海岸线会部署8~12台桥吊。
m0_74079109·2022-10-10 09:17

[HITML]哈工大2020秋机器学习复习笔记

文章目录1基础1.1机器学习中的概率1.2最大似然估计、最大后验概率1.3最小二乘法、梯度下降法、共轭梯度法2决策树2.1熵2.2条件熵2.3相对熵（KL散度）2.4交叉熵3贝叶斯判别3.1最优分类器3.2
北言栾生·2022-10-07 07:06

交叉熵函数推导CrossEntropy

通过对于下面这些概念的讲解，信息量、熵、KL散度，作者演示了交叉熵是如何从信息量的概念一步步推导到交叉熵。下一步作者对于交叉熵函数进行了变形，最后推导出用softmax函数表示交叉熵函数的公式。
JasonAlpha·2022-10-04 22:00

多模态信息抽取（二）——多模态预训练模型综述（上）

多模态预训练模型综述-论文研读0引言1相关工作2多模态预训练任务2.1MLM预训练任务2.2MRM预训练任务2.2.1MRC预训练任务2.2.2MRC-KL预训练任务2.2.3MRFR预训练任务2.3ITM
椒椒。·2022-10-02 07:52

《论文细节》R-Drop的鲁棒性会因为模型趋于一致性被抑制吗？不会

问题Dropout原理Dropout意义与R-Drop的关系KL散度的作用参考我之前关于R-Drop论文阅读解析问题之前在看《R-Drop》时，总存在一个疑问：dropout的提出是希望防止过拟合【也就是希望模型不要把所有的特征都进行学习
365JHWZGo·2022-10-01 07:54

softmax与交叉熵

内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x
懒竹子bamboo·2022-10-01 07:17

简简单单了解一下softmax与交叉熵

文章目录1.softmax2.交叉熵2.1线性回归中的损失函数MSN2.2交叉熵也看了不少softmax和交叉熵的文章了，不少文章对它们的来龙去脉做了比较清晰地梳理，有些文章讲得过于复杂，从信息量、相对熵(KL
非晚非晚·2022-10-01 07:39

熵的基础理论（信息熵、交叉熵、霍夫曼编码、条件熵、互信息、KL散度）

InformationEntropy）熵的性质熵与霍夫曼编码条件熵（ConditionalEntropy）联合熵（JointEntropy）交叉熵（CrossEntropy）RelativeEntropy/KL-DivergenceMutualInformation
十里清风·2022-09-28 12:51

KL散度与JS散度的公式与代码的简要实现

KL散度（Kullback-LeiblerDivergence），是两个概率分布（probabilitydistribution）间差异的非对称性度量，通俗来说就是计算两个分布之间的不同。
寅恪光潜·2022-09-26 16:09

关于pytorch nn.KLDivLoss()损失计算loss值为负数的原因

原因1：预测值和标签值都需要进行softmax归一化处理原因2：预测值还需要再进行log计算，标签值不需要KL散度KL散度，又叫相对熵，用于衡量两个分布（离散分布和连续分布）之间的距离。
L888666Q·2022-09-23 07:09

spring boot 分布式锁组件 spring-boot-klock-starter

springboot项目接入1.添加lockstarter组件依赖，目前还没上传到公共仓库，需要自己下源码build，已上传到maven中央仓库org.springframework.bootspring-boot-kl
weixin_30521161·2022-09-22 21:35

NNDL 作业1：第二章课后题

交叉熵的由来交叉熵最早可以追溯到上学期学习信息论知识，交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异,是从相对熵(KL
笼子里的薛定谔·2022-09-22 07:14

（pytorch进阶之路）交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度

文章目录CEloss负对数似然KL散度BCElossCOSINEEMBEDDINGLOSSCElosstorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average
likeGhee·2022-09-21 10:20

Caffe C++ 调用: Check failed: registry.count(type) == 1(0 vs. 1) Unknown layer type...

deploy.txtcaffemodelmean.binaryprotolabel.txt有遇到如下的错误信息：然后仔细查看cmd窗口输出的错误信息发现是如下的信息：将而且可以见到：通过参考相关博客：https://blog.csdn.net/fangjin_kl
Chris_zhangrx·2022-09-20 11:50

机器学习：交叉熵从理论到代码

机器学习：交叉熵从理论到代码信息论熵KL散度交叉熵为什么交叉上可以用于计算代价Pytorch版本交叉熵代码信息论要说到交叉熵，我们一定离不开信息论的知识，首先我们先回顾一下以下知识。
HanZee·2022-09-13 07:53

Diffusion扩散模型简述 + 代码demo

需要用到的概率事实：条件概率马尔科夫链的转移公式高斯分布的KL散度公式KL(P,Q)=logσ2σ1+σ2+(μ1−μ2)22σ22−12(其中P.Q为一维高斯分布)KL(P,Q)=log\frac{\
FakeOccupational·2022-09-12 07:27

VAE的原理+直观理解+公式推导+去噪+异常检测

KL项目的是使得q(z|x)与p(z|x)相似，只是后面ELBO经过推导转换成了q(z|x)和p(z)尽可能靠近的问题。
cloudless_sky·2022-09-06 19:03

deepstream学习笔记（四）：跟踪模块tracker接入与rtsp流异常问题解决

它支持任何实现NvDsTrackerAPI的底层库，包括三个参考实现：NvDCF、KL
submarineas·2022-08-31 07:27

深度学习(九) GAN 生成对抗网络 理论部分

GAN生成对抗网络理论部分前言一、PixelRNN1.图片的生成模型2.PixelRNN3.PixelCNN二、VAE(VariationalAutoencoder)1.VAE的优缺点2.KL散度3.隐变量与隐变量模型
Ali forever·2022-08-24 07:54

机器学习信息熵和热力学定律中的熵有关系吗？

在AI量化阶段应用KL散度来计算量化前后两笔tensor之间的信息损失程度，然后根据信息损失去调整量化参数，通过不断调整，选择使KL散度最小的ZP和SCALE值作为量化参数，达到使量化信息损失最少的目的
papaofdoudou·2022-08-18 07:45

KL 散度理解

二、熵熵为一个随机变量(分布)信息量的期望：三、KL散度KL散度为分布到分布信息量变化值的期望：参考：信息熵是什么？
漫彻思特·2022-08-18 00:55

交叉熵、GAN loss与softplus

其公式为：KL散度用来衡量两个分布的距离，也称为相对熵:，由于代表数据真实分布，是固定的量，所以优化交叉熵等同于优化KL散度。
吃远·2022-08-11 21:40

十一届恩智浦摄像头双车追逐

一、摄像头的选择刚开始的时我们用的是蓝宙捕食者4的摄像头，但是用KL26芯片没能
cheapter·2022-07-24 07:40

深度学习数学基础

矩阵和张量矩阵和向量相乘矩阵乘积运算性质逆矩阵范数特殊矩阵特征分解奇异值分解概率频率派和贝叶斯派的简单理解概率分布和概率质量函数概率密度函数边缘概率条件概率条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望,方差和协方差协方差,相关性,独立性的关系先验和后验贝叶斯规则信息论香农熵KL
live_for_myself·2022-07-02 19:05

KL散度公式详解

目录文章目录Jensen'sinequality讲解KL散度（又名relativeentropy）mutualinformationJensen’sinequalityf(∫xp(x)dx)⩽∫f(x)
pinn山里娃·2022-06-17 07:35

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

网络爬虫+深度学习LSTM模型预测中彩网快乐8彩票中奖教程

网络爬虫+深度学习预测快乐8彩票中奖教程背景快乐8开奖查询：https://www.zhcw.com/kjxx/kl8/快乐8游戏规则：https://www.zhcw.com/c/2020-09-22
SunGlassGreat·2022-05-08 07:52

一文搞懂KL散度+信息熵

文章目录KL散度含义计算公式举例结论代码KL散度含义相对熵，又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leiblerdivergence）或信息散度（informationdivergence
365JHWZGo·2022-04-16 10:38
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