Lipschitz

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码
沽漓酒江·2024-02-19 14:38

Cos是Lipschitz连续函数(Show that f(x)=cos(x) is Lipschitz continuous function)

Seehttps://math.stackexchange.com/questions/3135784/show-that-fx-cosx-is-lipschitz-continuous-function
知识在于积累·2024-02-01 13:50

Lipschitz连续 | Wasserstein距离 | KL散度(Kullback–Leibler divergence) | JS散度(Jensen-Shannon)

不定期更新~Lipschitz（利普希茨）连续定义：有函数f(x)，如果存在一个常量K，使得对f(x)定义域上（可为实数也可以为复数）的任意两个值满足如下条件：|f(x1)−f(x2)|≤|x1−x2|
17西伯利亚狼·2024-01-23 15:29

AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

AIGC实战——WGAN0.前言1.WGAN-GP1.1Wasserstein损失1.2Lipschitz约束1.3强制Lipschitz约束1.4梯度惩罚损失1.5训练WGAN-GP2.GAN与WGAN-GP
盼小辉丶·2024-01-14 13:45

132基于matlab的采集信号模极大值以及李氏指数计算

3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数，程序已调通，可直接运行。132matlab模极大曲线Lipschitz(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2024-01-14 13:49

最优化理论期末复习笔记 Part 2

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz
hijackedbycsdn·2024-01-04 23:21

最优化理论期末复习笔记 Part 1

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz
hijackedbycsdn·2024-01-04 09:42

比 WGAN 更好的 WGAN-GP

原因在于：WGAN采用了权重修剪（weightclipping）策略来强行满足critic上的Lipschitz（利普希茨）连续的约束（“Lipschitz连续”，意思就是定义域内每点的梯
木水_·2023-12-21 14:25

GAN：WGAN-DIV

然而，通过Wasserstein-1度量（W-met）来近似k-Lipschitz约束是非常具有挑战性的。作者提出了一种新的Wasserstein散度（W-div
微风❤水墨·2023-12-06 05:07

优化｜求解非凸和无梯度lipschitz连续性的一阶算法在二次规划反问题中的应用(代码分享)

原文信息（包括题目、发表期刊、原文链接等）：FirstOrderMethodsBeyondConvexityandLipschitzGradientContinuitywithApplicationstoQuadraticInverseProblems原文作者：JérômeBolte,ShohamSabach,MarcTeboulle,andYakovVaisbourd代码分享者：李朋1问题描述考
运筹OR帷幄·2023-11-05 09:23

GAN笔记：利普希茨连续（Lipschitz continuity）

利普希茨连续（Lipschitzcontinuity）是一个数学概念，用于描述一个函数在其定义域内的变化程度。在生成对抗网络（GAN）中，利普希茨连续性对于鉴别器（Discriminator）的设计和训练具有重要意义。·1定义2在GAN中的应用2.1WGAN（WassersteinGAN）WGAN通过使用Wasserstein距离来度量生成数据和真实数据之间的差异，从而解决了原始GAN中的训练不稳
UQI-LIUWJ·2023-09-26 10:15

【优化】利普希茨连续（Lipschitz continuous）及其应用

inQx,y∈Q，有：∣∣f(x)−f(y)∣∣≤L∣∣x−y∣∣||f(x)-f(y)||\leqL||x-y||∣∣f(x)−f(y)∣∣≤L∣∣x−y∣∣其中常数LLL称为fff在区间QQQ上的Lipschitz
敲代码的quant·2023-08-16 18:06

DIP: Spectral Bias of DIP 频谱偏置解释DIP

OnMeasuringandControllingtheSpectralBiasoftheDeepImagePrior1.方法原理1.1动机1.2相关概念1.3方法原理频带一致度量与网络退化谱偏移和网络结构的关系Lipschitz-controlled
留小星·2023-08-16 18:05

Spectral Normalization谱归一化的理解

前置知识之——利普希茨连续（Lipschitzcontinuous）Lipschitz连续，要求函数图像的曲线上任意两点连线的斜率一致有界，就是任意的斜率都小于同一个常数，这个常数就是Lipschitz
芋圆526·2023-02-16 21:14

[论文笔记] SPECTRAL NORMALIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

简介：对normalization层进行改进，提出spectralnormalization（SN-GAN），以提高Discriminator的训练稳定度；优点：1、Lipschitz常数是唯一需要进行调节的超参
hellopipu·2023-02-16 21:44

【论文阅读】Representation Learning with Multiple Lipschitz-constrained Alignments on Partially-labeled

标题长度受限，完整的该论文标题为：论文标题：RepresentationLearningwithMultipleLipschitz-constrainedAlignmentsonPartially-labeledCross-domainData；作者：SongleiJian,LiangHu,LongbingCao,KaiLu；CollegeofComputer,NationalUniversity
me_yundou·2023-01-13 16:39

生死看淡，不服就GAN(八)----WGAN的改进版本WGAN-GP

WGAN-GP在文章中指出了WGAN存在问题的原因，那就是WGAN在处理Lipschitz限制条件时直接采用了weightclipping。
Ephemeroptera·2023-01-11 06:40

WGAN-gp模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1704.00028.pdfWGAN存在的问题：在WGAN中，为使得判别器D(x)满足Lipschitz连续条件，从而对网络参数进行了[-c,c]
Peach_____·2023-01-08 11:23

【文献阅读】自适应联邦优化

经典三假设，分别是Lipschitz梯度，随机梯度方差有界，梯度值有界：中间定义了一些符号表达，诸如权重参数x的表示，伪梯度的表示等等。
晨曦未眠·2022-12-12 16:00

标准Lipschitz连续函数与伪Lipschitz连续函数

标准Lipschitz连续数学中，对于一个实数函数f:R→Rf:\mathbbR\rightarrow\mathbbRf:R→R，如果满足函数曲线上任意两点连线的斜率一致有界，即任意两点的斜率都小于常数
Turbo-shengsong·2022-12-02 17:41

一、线性模型----Lasso、Ridge回归及正则化的初步理解

通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。Lipschitz指数刻画了函数f与局部多项式的逼近程度，而函数与局部多项式的逼近程度又与函数的可微性相联系。
袁大墩子·2022-11-29 09:11

Nesterov加速算法

8.2最优化Nesterov加速算法理论介绍Lipschitz连续Lipschitz连续：在一个连续函数fff上面额外施加了一个限制，要求存在一个常数K≥0K\geq0K≥0使得定义域内的任意两个元素x1x
involute__·2022-11-20 06:14

Lipschitz continuity

函数的连续性连续函数一个函数f在点x0x_0x0处连续，如果lim⁡x→x0f(x)=f(x0)\lim\limits_{x\rightarrowx_0}f(x)=f(x_0)x→x0limf(x)=f(x0)。如果函数f对于区间C中的每一个点都连续，则函数f在区间C上连续。可导函数的连续性如果一函数是连续的，则称其为C0C^0C0函数如果函数存在导函数，且导函数连续，则称其为连续可导，记为C1C
Rauchy·2022-07-17 10:31

【Lipschitz】基于matlab的Lipschitz李氏指数仿真

1.软件版本MATLAB2013b2.系统概述李氏指数(Lipschitzexponent)，以德国数学家RudolfLipschitz命名，是一个描述比一般的连续可微更强的光滑性指数。具有一定条件的连续性称为李氏连续性。李氏指数α可用于描述信号的奇异性。一般来说，α越大，信号在该点就越光滑；α越小,则信号在该点的奇异性就越大。李氏指数是一个专用于描述函数光滑性的指数。一个函数如果存在无限次可导就
fpga和matlab·2022-07-17 10:54

Spectrally Normalized Generative Adversarial Networks (SN-GAN)谱归一化在GAN中的运用。

SN-GAN将鉴别器中的权重矩阵归一化为对应的谱范数，有助于控制鉴别器的Lipschitz常数。说明了参数矩阵的谱范数对多层神经网络泛化的影响。
Daylight..·2022-06-05 07:57

通用评估神经网络鲁棒性方法—CLEVER

作者将神经网络鲁棒性问题转换成局部Lipschitz常数的估计问题，并利用极值理论方法进行评估，进而提出了一种度量神经网络鲁棒性的通用方法-CLEVER，该方法可以对不可知的攻击方式进行评估，并且对于大规模的神经网络计算成本较少
鬼道2022·2022-03-11 07:00

On the regularization of wasserstein GANs

WassersteinGAN克服了训练过程中的收敛性问题，该问题以不同的度量标准使模型和经验分布之间的距离最小化，从而将Lipschitz约束引入到优化问题中。
一技破万法·2022-02-19 19:08

内心蹦迪

谁与我分享Chicago#23：00#pop#six#Squish#UhUh#Cicero#Lipschitz理查基尔的颜我还可以舔万年！美就完了要什么伦理道德
蝴蝶效应救世界·2022-02-11 11:28

WGANs-GP

WGAN有时仍能生成不良样本或者无法收敛的原因是因为使用权重裁剪对评论家施加了Lipschitz约束，本文提出了一种削减权重的替代方法，能够有效地解决上述问题。
一技破万法·2021-06-14 16:09

图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP

图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP构建WGAN（WassersteinGAN）Ｗassersteinloss介绍1-Lipschitz约束的实现训练过程实现梯度惩罚
盼小辉丶·2021-05-25 15:05

2018-04-26 开胃学习数学系列 - 皮卡定理

皮卡德定理：如果f(t,y）是在(t0，y(t0))附近的y中连续的Lipschitz，那么ODE的IVP在邻域中具有唯一的解,hasauniquesolutionintheneighborhood.需要证明皮卡定理吗
Kaiweio·2021-05-19 12:05

(转载)令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

zhuanlan.zhihu.com/p/25071913SenseTime初级炼丹师编辑推荐本文后续：WassersteinGAN最新进展：从weightclipping到gradientpenalty，更加先进的Lipschitz
小全修安·2021-03-11 16:26

Pytorch实现WGAN用于动漫头像生成

WGAN与GAN的不同去除sigmoid使用具有动量的优化方法，比如使用RMSProp要对Discriminator的权重做修整限制以确保lipschitz连续约WGAN实战卷积生成动漫头像importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader
·2021-03-09 22:30

UA MATH567 高维统计IV Lipschitz组合4 对称群上的均匀分布

UAMATH567高维统计IVLipschitz组合4对称群上的均匀分布用SnS_nSn表示一个对称群，为简化起见，我们假设SnS_nSn包含{1,2,⋯ ,n}\{1,2,\cdots,n\}{1,2,⋯,n}上的所有置换，则SnS_nSn有n!n!n!个元素。我们可以在SnS_nSn上引入度量使之成为度量空间：∀σ,τ∈Sn\forall\sigma,\tau\inS_n∀σ,τ∈Sn，引入n
一个不愿透露姓名的孩子·2021-01-04 09:39

非线性控制 数学基础 1 Lipschitz 条件

Lipschitz条件对于,如果存在常数使得对于的某个领域内所有的和，则有成立，则称在点满足Lipschitz条件，称为Lipschitz常数。
tanga_cc·2020-09-15 20:16

生成模型--损失函数改进之WGAN系列

2）WGAN-GP是在WGAN的基础上改进的，WGAN在保证Lipschitz限制条件时，作者是采用将限制判别器神经网络的所有参数（这里指权重w）不超过某个范围[-c,c]。
whitenightwu·2020-09-11 23:28

Lipschitz continuity

本篇文章参考维基百科利普希茨连续在数学中，特别是实分析，利普希茨连续（Lipschitzcontinuity）以德国数学家鲁道夫·利普希茨命名，是一个比通常连续更强的光滑性条件。直觉上，利普希茨连续函数限制了函数改变的速度，符合利普希茨条件的函数的斜率，必小于一个称为利普希茨常数的实数（该常数依函数而定）。在微分方程，利普希茨连续是皮卡-林德洛夫定理中确保了初值问题存在唯一解的核心条件。一种特殊的
Golden_humble·2020-08-24 11:36

L-Lipschitz条件

http://www.baike.com/wiki/lipschitz%E6%9D%A1%E4%BB%B6若存在常数K,使得对定义域D的任意两个不同的实数x1、x2均有：∥f(x1)-f(x2)∥<=K
yuyangyg·2020-08-20 04:16

Mirror Descent 算法（Matlab实现）

主要参考Mirrordescent:统一框架下的firstordermethods普通情况下的MirrorDescent算法functionx=MirrorDescent(x,lr,gradient,Lipschitz
青山白云间·2020-08-14 21:58

L1正则化问题

将(1)视为对w的函数,：若f(x)可导，且∇f可导，且∇f满足L−Lipschitz条件，即存在常数L>0使得∣∇f(x′)−∇f(x)∣≤L∣x′−x∣,∀(x,x′)|\nablaf(x')-\nabl
euzmin·2020-08-09 08:22

CVPR 2019开源论文 | Rob-GAN：生成器、鉴别器以及对抗攻击者

其共同动机都是通过使鉴别器满足利普希茨（Lipschitz）限制条件
PaperWeekly·2020-07-15 21:11

WGAN-GP(改进的WGAN)介绍

源链接：http://www.twistedwg.com/2018/02/02/WGAN-GP.htmlWGAN是一篇好文章，但是在处理Lipschitz条件时直接把weight限制住也带来了一些问题，
happyGirl122·2020-06-29 00:34

GAN（生成对抗网络）的最新应用状况

这个文章比WGAN出现的时间要早几天，它在真实分布满足Lipschitz条件的假设下，提出了LS-GAN，并证明了它的纳什均衡解存在。
weixin_34187862·2020-06-28 13:43

WGAN-GP 简介与代码实战

1.介绍WGAN虽然理论证明很完美，但真正的效果并没有很好，主要原因在于lipschitz连续性条件，本文所讲的WGAN-GP就是针对lipschitz连续性条件而做的改进，更加详细的内容可参见论文：ImprovedTrainingofWassersteinGANs2
时光碎了天·2020-06-27 06:05

[Codeforces601B]Lipshitz Sequence

题意定义数列\(h[1..n]\)的Lipschitz常数为：\[\operatorname{L}(h)=\begin{cases}0&n=1\\\max\limits_{1\lejk_{AC}\)。
-Wallace-·2020-02-20 22:00

Lipschitz定义、连续性、以及深度学习中如何使用、为何使用？特征值迭代计算

本文总结关于Lipschitz的定义与应用，并且给出相关链接，如有侵权，立即删除。
ldc_thu·2019-09-23 15:31

CVPR2019|Rob-GAN:结合对抗攻击者的GAN

其共同动机都是通过使鉴别器满足利普希茨（Lipschitz）限制条件（也就是让鉴别器更加鲁棒），从而提高模型的收敛速度
Coding_Ann·2019-08-01 21:21

CVPR2019|Rob-GAN:结合对抗攻击者的GAN

其共同动机都是通过使鉴别器满足利普希茨（Lipschitz）限制条件（也就是让鉴别器更加鲁棒），从而提高模型的收敛速度
Coding_Ann·2019-08-01 21:21

Lipschitz Constraint in Deep Learning

1.“稳健”模型：满足L约束（1）对于参数扰动的稳定性如模型与是否有相近的效果。（2）对于输入扰动的稳定性如与是否有相近的效果。2.L约束：当，。存在某个常数C（与参数有关，与输入无关），使下式恒成立其中，越小越好，意味着对输入扰动越不敏感。3.神经网络中的L约束：单层全连接，为激活函数，为参数矩阵（向量），则让充分接近，则由于现有激活函数如sigmoid,relu等满足“导数有上下界”，则（每个
我的断点在哪里·2019-06-01 14:50

Box-constrained L-BFGS 相关知识拓展

相关知识拓展box-constrainedoptimizationproblemhardproblemL-BFGS矩阵相关autoencoder变分自动编码器(VariationalAutoencoder)lipschitz
Evabook·2019-04-16 17:21
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