GAN 计算过程 目标: 学习一个在x上的分布 p g p_g pg 定义： 随机噪声z作为输入： P
一、信息熵 若一个离散随机变量 \(X\) 的可能取值为 \(X = \{ x_{1}, x_{2},...,x_{n}\}\)，且对应的概率为： \[p(x_{i}) = p(X=x_{i}) \]那么随机变量 \(X\) 的熵定义为： \[H(X) = -\sum_{i=1}^{n}p(x_{i})logp(x_{i}) \]规定当 \(p(x_{i})=0\) 时，\(H(X)=0\)。 通过公式可以看出，若随
1. 概述 KL散度存在不对称性，为解决这个问题，在KL散度基础上引入了JS散度。 \[J S\left(P_{1} \| P_{2}\right)=\frac{1}{2} K L\left(P_{1} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right)+\frac{1}{2} K L\left(P_{2} \| \frac{P_{1}+P_{2}}{2}\right) \]JS散度的值域范围是[0,1]，相同则是0，相反
1. 概述 在信息论中，相对熵等价于两个概率分布信息熵的差值，若其中一个概率分布为真实分布，另一个为理论（拟合）分布，则此时相对熵等于交叉熵与真实分布的信息熵之差，表示使用理论分布拟合真实分布时产生的信息损耗。 \[D_{K L}(p \| q)=\sum_{i=1}^{N}-p\left(x_{i}\right) \log q\left(x
经典概念总是值得反复学习 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055 1. 引言 我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。这几天看论文的时候产生了疑问：为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）？其背后深层的含义是什么？如果换
ref: https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 总结一下 加深记忆 一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，这是为什么呢？ 交叉熵简介： 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解以
信息熵，KL散度，交叉熵 写在前面 KL散度只是作为距离度量的一种“不完美”的手段，其被提出的出发点不是为了距离度量 信息熵 信息熵是系统信息含量的量化指标。香农描述了信息熵的三个性质： 单调性，且概率越高，信息量越低 非负性 累加性，即多随机事件同时发生的总不确定性的度量应等于
参考3Blue1Brown这个博主的视频 Divergence and curl: The language of Maxwell's equations, fluid flow, and more https://www.youtube.com/watch?v=rB83DpBJQsE 对应于B站上是 散度与旋度：麦克斯韦方程组、流体等所用到的语言 https://www.bilibili.com/vid
文章目录 矢量场的通量矢量场的散度(divergence)直角坐标系中的散度散度定理高斯公式散度、旋度的正式定义高斯公式 参考 矢量场的通量 首先我们来看一道初中物理题： 小明乘帆船出行，刮来一阵妖风，假设帆的面积为 S
本文是对《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。 更多相关文章，请移步： 文献阅读总结：图神经网络 文章目录 Title总结1 问题定义2 概率化注意力机制3 注意力蒸馏编码4 生成式解码 T
今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的熵。我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。熵这个概念应用非常广泛，我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中，反应一个系统的混乱程度。根据热力学第二定律，一个孤立系
论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.06112 ICCV19的一篇文章，跟Nosiy Label相关。noisy label指的是质量再高的数据集中，难免也会存在一些错误的标注，而这些错误标注会对DNN的训练带来影响。在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easy class会对nosi
文章目录 初遇拉普拉斯算子梯度、散度什么是梯度失散多年的亲兄弟——散度？ 拉普拉斯算子 初遇拉普拉斯算子 有这样一个特殊的数学符号叫拉普拉斯算子（Laplace operator），在不少工程领域都有它的出现，其数学表达式写作 △
目录Material Derivatives材料导数不可压缩的NS方程 回答一个问题：在我这个点，材料以什么速度穿过我这个点 Material Derivatives材料导数 材料导数，两个成分，物理量关于时间和空间的导数 关于t的偏导是欧拉的分量，由于材料移动了，这个物理量的材料导数也会产生变化 比如温度的变化有两
参考https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715 看完这篇博文之后我几乎明白了熵值和KL散度的意义。 熵值 以下是熵值的计算公式： 根据我的理解，熵值是用来衡量传输某数据的分布概率值要使用的存储空间，熵值公式中的p(x)就是某数据出现的概率，例如有两颗蛀牙的概率为p(2)。最多有1
自动编码机更像是一个识别网络，只是简单重构了输入。而重点应是在像素级重构图像，施加的唯一约束是隐藏层单元的数量。 有趣的是，像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征，但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征。 稀疏自编码器（又称稀疏自动编码
选自http://thushv.com，作者：Thushan Ganegedara，机器之心编译。 机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的
https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/78144384 t-sne数学原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/57937096 什么是t-SNE？ t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。 它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton在JMLR第九卷(2008年)中开发并出版。 t-SNE的主要目标是将多
这是一个啰嗦鬼写的啰嗦笔记，仅用来备份而已。 信息熵 参考：https://baike.baidu.com/item/%E9%A6%99%E5%86%9C%E7%86%B5/1649961?fr=aladdin 一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。 比如说，我们要搞清楚一件非常不确定的事，或是一无所知的事情，需要了解大量的信息。相
与GAN有关的一些公式： KL散度： JS散度： 未完待续。。。
Intro 交叉熵，用来衡量两个随机变量之间的相似度。 KL散度（相对熵），量化两种概率分布P和Q之间差异。 计算公式 交叉熵 \(CE(p,q) = - (\sum_{i=1}^{n}[p_{i}*log(q_{i}) + (1-p_{i})*log(1-q_{i})])\) KL散度 \(D_{KL}(p||q) = \sum_{i=1}^{n}p_{i}*log(p_{i}/q_{i})\)
使用PCAST检测散度以比较GPU和CPU结果 并行编译器辅助软件测试（PCAST）是英伟达HPC FORTRAN、C++和C编译器中的一个特性。PCAST有两个用例。一个新的处理器或新的编译程序的部分或新的时间标志首先被编译。您可能需要测试新库是否会产生相同的结果，或者测试添加OpenMP并行、启用自动矢
生成式对抗网络 GAN Generative Adversarial Nets, 生成式对抗网络 生成模型 生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据 GAN框架 判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给 出高的评分1；对于虚假数
生成式对抗网络（GAN） 一、什么是生成式对抗网络GAN？ 在知乎上看到一个比较有趣的例子： 女生让男生给自己拍照，可是一直不满意男生拍的照片，就对照“别人家的男朋友”拍的照片，一次次让男生去改，直到女生满意。 在这个例子中， 男生可以被看作是GAN中的生成模型（Generative Model）； 女生可以
多元高斯分布的KL散度 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 首先声明，本人是概率论方面的小白，此篇文章纯属自学笔记，文中所有内容可能摘抄自不同的平台，集百家之长，不用作商业用途。非常感谢各位大佬的知识共享，都会标明出处，如果对各位造成了侵权，欢迎指出，将对文章内内容进行修改和删
