KL

强化学习自然策略梯度Natural Policy Gradient推导

强化学习自然策略梯度NaturalPolicyGradient推导前言预先准备的知识似然函数与对数似然函数ScorefunctionFisherInformationMatrix(FIM)KL散度(KLdivergence
Peaceful-Boy·2023-01-13 07:42

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Knowledge Distillation from A Stronger Teacher

因此，KL散度预测的精确匹配将干扰训练，并使现有方法表现不佳。在本文中，我们证明了简单地保持教师和学生的预测之间的关系就足够了，并提出了一种基于
乱搭巴士·2023-01-12 13:02

交叉熵损失函数Cross-entropy loss及比较

交叉熵损失函数Cross-entropyloss及比较交叉熵和Sigmoid交叉熵和对数损失函数交叉熵和极大似然函数交叉熵和平方差损失函数交叉熵和KL散度、JS散度交叉熵和Sigmoidsigmoid一般在神经网络中作为激活函数
bblingbbling·2023-01-11 23:34

似然函数与最大似然估计、交叉熵概念与机器学习中的交叉熵函数

文章目录似然函数与最大似然估计似然的概念似然函数最大似然估计伯努利分布伯努利分布下的最大似然估计推导出交叉熵损失函数高斯分布高斯分布下的最大似然估计推导出均方误差损失函数信息量、熵、相对熵、交叉熵、机器学习中的交叉熵函数信息量熵相对熵（KL
一骑走烟尘·2023-01-11 16:02

MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系

最大似然-最小KL散度-最小化交叉熵损失-三者的关系问题缘起：给定一组数据(x1,x2,...,xm)(x^1,x^2,...,x^m)(x1,x2,...,xm),希望找到这组数据服从的分布。
小陈同学-陈百万·2023-01-11 16:02

机器学习基础

1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率2.1，条件概率2.2，先验概率2.3，后验概率2.4，贝叶斯公式2.5，后验概率实例三，相对熵与交叉熵3.1，信息熵3.2，相对熵/KL
qq_1041357701·2023-01-10 09:27

变分自编码器VAE

KL散
Janie.Wei·2023-01-08 10:21

pytorch利用变分自编码器进行MNIST实战

降噪AEKL散度KL计算公式：通过这样的技巧，在反向传播中就可以顺利通过了。可以理解为这样：main.py代码为：importtorchfromt
爱听许嵩歌·2023-01-08 10:21

Python：CSV文件的批量读取+输出

读取CSV文件withopen(r'D:\JupyterCode\abcdefg.csv')ascsvfile:#读取csv文件#withopen('E:/UQ/Abaqus+python/case/KL_right
笋笋橘橘鱼鱼·2023-01-08 08:55

PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）

PRML读书会第十章ApproximateInference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场，MeanField）原创2015年02月03日15:51:38标签：近似推断/变分推断/KL散度/平均场
qq_40823914·2023-01-07 10:49

PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）...

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:02:04我们在前面看到，概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望、或者计算边缘概率分布、条件概率分布等等。比如前面在第九章尼采兄讲EM时，我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望。这些任务往往需要积分或求和操作。但在很多情况下，计算这些东西往往不那么容易。因为首先，我们积分中涉及的分布可能有很复
dongkaomen2687·2023-01-07 10:45

变分推断（variational inference）/variational EM

文章目录1.琴生不等式2.香农信息量/自信息I3.信息熵4.相对熵/KL散度/信息散度5.最大似然5.1表述方式15.2表述方式25.3在有监督分类任务中的应用6.EM6.1EM算法介绍6.1.1最小化
诸神缄默不语·2023-01-06 10:59

2. t-NSE 可视化

t-SNE是一种非线性降维算法，通过原始空间和嵌入空间的联合概率的KL散度来评估降维到嵌入空间的效果，就是用KL散度的函数作为loss函数，然后通过梯度下降最小化loss函数，最终获得收敛结果。
aigonna·2023-01-05 22:16

机器学习的数学基础

欧式变换8、齐次坐标四、导数&偏导数1、导数、偏导数2、梯度五、概率学基础1、事件与关系运算2、事件运算定律3、概率的基本概念4、数学期望、方差、标准差5、正态分布（高斯分布）六、熵entropy七、kl
小嵌同学·2023-01-05 17:34

Pinsker 不等式证明(Proof of Pinsker‘s Inequality)

防盗:ProofofPinsker’sInequality/Pinsker’s不等式证明_Set_____的博客-CSDN博客1.Statement:其中,不等号左侧等价于,关于KL散度可以看这篇介绍:
Set_____·2023-01-05 16:21

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】信息熵、交叉熵、相对熵

信息熵、交叉熵、相对熵（KL散度）参考链接：一文彻底搞懂信息熵、相对熵、交叉熵和条件熵（含例子）信息熵H(X)=−∑i=1Np(xi)log⁡p(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^N{p(x_i)
秋天的波·2023-01-05 16:40

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）1.无标签样本1.1.数据集1.2.公式推导2.有标签样本2.1.数据集2.2.公式推导3.参考先说结论：极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）完全等价我们从无标签和有标签两个角度来证明这个结论
不喝也中·2023-01-05 14:34

最大似然估计、交叉熵、KL散度的联系与区别

深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(crossentropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系，查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的
进击的程序·2023-01-05 14:34

最大似然估计与交叉熵

最大似然估计与交叉熵熵交叉熵相对熵（KL散度）最大似然估计首先说结论：当数据量足够大时，最大似然估计等价于最小化交叉熵下面解释上述结论是如何推导出的，首先我们了解一下熵的定义：熵熵是信息论中的概念，首先需要定义一个事件
muyuu·2023-01-05 14:25

【2021 计算机视觉】CV算法岗面试问题及其答案总结（一）

【2021计算机视觉】面试问题及其答案总结（一）BN、LN、IN与GN对比：BN和LN使用场景：熵、交叉熵、KL散度、JS散度：JS散度解决了什么问题：求操作的FLOPs？过拟合要怎么解决？
BIT可达鸭·2023-01-05 09:56

图像压缩发展

字典编码人们发现图像中相邻像素之间存在很强的相关性，去除冗余可以简化图像数据预测编码：线性预测、非线性预测、自适应预测内插编码：亚抽样法、亚行法、亚场法、亚帧法面向空间域的压缩方法初露端倪块变换编码：DCT变换、DFT变换、KL
won_t·2023-01-05 01:46

「解析」如何优雅的学习 torch.einsum()

「解析」Einsum是简约版的‘求和公式’，故在看einsum公式的时候可以反推原计算过程eg:C=torch.einsum("ijk,kl−>ijl",A,B)Cijl=∑kAijkBkl=AijkBklC
ViatorSun·2023-01-04 15:21

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=
唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-02 09:40

欧式距离余弦相似度matlab,相似度计算——欧氏距离,曼哈顿距离,闵可夫斯基距离,汉明距离,夹角余弦...

在机器学习领域，被俗称为距离，却不满足三条距离公理的不仅仅有余弦距离(满足正定性和对称性，但是不满足三角不等式)，还有KL距离(Kulback-LeiblerDivergence),也叫作相对熵(不满足对称性和三角不等式
永远雪山·2023-01-02 08:22

机器学习基础

1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率2.1，条件概率2.2，先验概率2.3，后验概率2.4，贝叶斯公式2.5，后验概率实例三，相对熵与交叉熵3.1，信息熵3.2，相对熵/KL
qq_1041357701·2023-01-02 07:12

opencv-python常用函数解析及参数介绍（三）——图像滤波

1.制作噪声假设我们有这样一张名为kl.jpg的图片读入img=cv2.imread('kl.png')接下来我们要在这张图片上制作噪声来模拟有噪声情况下的图
艾醒(AiXing-w)·2023-01-01 10:25

机器学习笔记之Sigmoid信念网络(三)KL散度角度观察醒眠算法

机器学习笔记之Sigmoid信念网络——KL散度角度观察醒眠算法引言回顾：醒眠算法过程KLDivergence\text{KLDivergence}KLDivergence观察醒眠算法引言上一节介绍了MCMC
静静的喝酒·2022-12-31 11:28

熵及其相关概念

二、相对熵（KL散度）三、交叉熵四、条件熵，联合熵，互信息一、什么是熵？熵，entropy，一个简简单单的字却撑起了机器学习的半壁江山，熵起源于热力学，代表一个热力系统的混乱程度，系统越混乱，熵越大。
圆月弯刀鞘·2022-12-31 09:58

生成式对抗网络GAN模型搭建

生成式对抗网络GAN模型搭建目录一、理论部分1、GAN基本原理介绍2、对KL散度的理解3、模块导入命令二、编程实现1、加载所需要的模块和库，设定展示图片函数以及其他对图像预处理函数1）模块导入2）设置图像属性
AlisaZqq·2022-12-30 08:44

深度学习笔记(二):backpropagation算法

1)层的的第4个神经元到第3层的第2个神经元的权重weightb23:b32:表示第2层的第3个神经元的偏向bais正向传播公式:αlj=σ(∑kωljkαl−1k+blj)αjl=σ(∑kωjklαkl
放不完的风筝·2022-12-30 03:11

彻底搞懂交叉熵、信息熵、相对熵、KL散度、交叉熵损失函数

熵什么是熵呢？简单来讲，熵就是表示一个事件的确定性程度如何。通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。比如假设事件Q，有A、B、C三种情况都是有概率性发生的，但是不定。如果其中A比B、C两种种发生的概率更大，那么事件Q发生A的可能性更加确定，换句话说，不确定性更小；如果其中A与B、C两种发生的概率都相等，那么事件Q发生A、B、C的情况都有可能，不确定会发生哪一个，换
晴明大大·2022-12-29 17:42

Beta-VAE论文阅读笔记

LEARNINGBASICVISUALCONCEPTSWITHACONSTRAINEDVARIATIONALFRAMEWORK原文链接：beta-vae本文是在传统VAE的基础上，对VAE的loss进行了改进，在loss的第二项KL
zeronose·2022-12-28 14:19

Understanding disentangling in β-VAE论文阅读笔记

首先，β-VAE中存在几个问题：1.β-VAE仅仅是通过在KL项增加一个超参数β，发现了模型具有解耦的特性，但是并没有很好的解释为什么增加一个超参数β会
zeronose·2022-12-28 14:44

模式识别系列（三）logistic回归

目录1.logistic回归问题2.logistic回归损失函数2.1信息熵，KL散度简介2.2交叉熵损失函数2.3损失函数对比3.logistic回归算法1.logistic回归问题  logistic
人工小智障·2022-12-27 18:09

python 判断字符串是否为数字或字母

3、混合字符串：如：‘1AaD’、‘dfge2’、‘kl-):2’等。4、纯字母字符串：如：‘ABc’、‘EFG’、‘abc’等。
高舒林·2022-12-27 09:42

数据预处理相关Demo（缺失值、均值方差标准化、极差法归一化、主成分分析)

#数据生成importpandasaspdimportnumpyasnpdata={'a':[2,2,np.nan,5,6],'b':['kl','kl','kl',np.nan,'kl'],'c':[
火柴先生·2022-12-26 21:20

算法面经360、58同城篇

还知道啥聚类算法4.crf;hmm原理5.bert结构和transformer区别：没用decoder等6.self-attetionQKV的含义58同城实习1.数据不均衡怎么解决，数据增强2.交叉熵和KL
持续战斗状态·2022-12-25 21:31

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
Robot-G·2022-12-25 08:55

Supervised Contrastive Learning论文笔记

SupervisedContrastiveLearningMotivation交叉熵损失是监督学习中应用最广泛的损失函数，度量两个分布（标签分布和经验回归分布）之间的KL散度，但是也存在对于有噪声的标签缺乏鲁棒性
reallsp·2022-12-23 14:19

Diffusion Model合集 part1

扩散模型原理介绍1一，条件概率公式与高斯分布的KL散度+重参数技巧二，VAE和多层VAE回顾单层VAE的原理公式与置信下界多层VAE的原理公式与置信下界三，DiffusionModel图示四，扩散过程(
为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:15

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇优化目标-损失函数（持续补充）一、分类任务损失1、0-1损失2、KL散度&交叉熵损失（crossentropyloss）&softmaxloss(1)信息熵
燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

kubelet 源码分析-镜像垃圾回收机制

k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet/kubelet.go1229行//StartGarbageCollectionstartsgarbagecollectionthreads.func(kl
qinzhao168·2022-12-22 09:28

[翻译+笔记]生成对抗网络: 从GAN到WGAN

想翻译一下一个大神的博客,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromGANtoWGAN1.K-L和J-S散度在介绍GAN之前,首先复习一下衡量两个概率分布相似度的两种指标.(1)K-L散度:KL
wjpwjpwjp0831·2022-12-22 08:35

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

参考：机器学习的熵：机器学习各种熵：从入门到全面掌握-知乎(zhihu.com)交叉熵：交叉熵背后的直觉相对熵（KL散度）：相对熵（KL散度）为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？
jiangchao98·2022-12-22 07:34

46.变分自编码器 VAE

对抗神经网络)也是生成数据用的在上一节的自编码器也可以生成数据，但是它对中间encode的变量是由要求的，VAE可以理解为是自编码器的decode部分的改良，它对中间变量有限制，方法为限制中间(隐含)变量的KL
Suyuoa·2022-12-21 16:08

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第六讲 逻辑斯蒂回归

不同分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵BCE
Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)文章目录信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)1.信息量与熵2.KL散度与交叉熵交叉熵与LogisticLogisticLogistic回归后续待补充我们知道同为正态分布的两个模型可以通过均值和方差进行模型之间的差异比较
momentum_·2022-12-20 13:33

交叉熵损失函数从原理到代码

交叉熵损失函数从原理到代码熵交叉熵Pytorch_API&公式小结损失函数使用场景二分类交叉熵损失函数二分类交叉熵损失函数多分类KL散度回归熵信息熵-百度百科通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量
STUffT·2022-12-19 16:00

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用KL
杰读源码·2022-12-19 11:00
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