GAN的前身——VAE模型 今天跟大家说一说VAE模型相关的原理，首先我们从判别模型和生成模型定义开始说起： 判别式模型：已知观察变量X和隐含变量z，它对p(z|X)进行建模，它根据输入的观察变量X得到隐含变量z出现的可能性。 在图像模型中，比如根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字
目录 信息量 信息熵 交叉熵 KL散度 JS散度 @(GAN中涉及的信息量，信息熵，交叉熵，KL散度，JS散度等概念) $信息量\to信息熵\to交叉熵\to KL散度\to JS散度$ 信息量 $-\log p(x)=\log \frac{1}{p(x)}$ 信息熵 $H(p)=H(x)=E_{x~p(x)}[-\log p(x)]=-\int p(x)\log p(x)dx或\sum p(x)\l
目录 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 1. 信息量 2. KL散度 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 摘要： 熵（entropy）、KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）和交叉熵（cross-entropy）以及JS散度，在深度学习以及机器学习很多地方都用的到，尤其是对于目标函数和
这里只讨论没有外部标签的情况，有标签自然好判别 数据簇的特点 以中心定义的数据簇：通常球形分布，集合中的数据到中心的距离相比到其他簇中心的距离更近 以密度定义的数据簇：当数据簇不规则或互相盘绕，并且有噪声和离群点时，常常使用 以连通定义的数据簇：具有连通关系 以概念定义的数
一、香农信息量、信息熵、交叉熵香农信息量设p为随机变量X的概率分布，即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值，随机变量X在x处的香农信息量定义为： 其中对数以2为底，这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件"中
（一）前言 早就耳闻KL散度$(Kullback-Leibler$ $divergnece)$大名，近日系统学习决策树遇到了信息增益，而它们之间的联系之紧密是不言而喻的，故想整合收集到的资料来学习一下这方面的知识。 （二）定义 熵：$H(X)=E_X[\ln \frac{1}{p(x)}]$ 联合熵：$H(X,Y)=E_{X,Y}[\ln \frac{1}{p(x,y)}]$ 条
KL散度 参考之前总结的文章：https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/10741462.html Jensen–Shannon散度（JS散度） Wasserstein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。 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。但在实际中，某一事件的标签是已知不变的（例如我们设置猫的label为1，那么所有关于猫的样本都要标记为1），即目标
目录KL散度的定义KL散度与交叉熵Acknowledge 最近遇到交叉熵作为损失函数的情况，且在花书刚好看到KL散度一节，故写一下学习笔记。 KL散度的定义 KL散度的具体定义参考花书3.13节， DKL(P∥Q)=Ex∼P[logP(x)Q(x)]=Ex∼P[logP(x)−logQ(x)]， D_{KL}(P \| Q) = \mathbb{E}_{x
两个概率分布P和Q的交叉熵定义为（考虑离散分布）： 在机器学习中，往往用p来描述真实分布， 用q来描述模型预测的分布。我们希望预测的分布和真实分布接近，衡量两个分布的“距离”采用Kullback散度，离散形式的KL散度定义为： 因为H(P)是真实分布的熵，是固定的，所以最小化KL散度就相当
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中对JS散度，KL散度和推土机距离的描述 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
熵 Entropy 一个完全可以预测的确定性实验（deterministic experiment），比如抛硬币P(H)=1，熵为零。一个完全随机的实验，比如掷骰子，是最不可预测的，具有最大的不确定性，在这样的实验中具有最高的熵。 H(x)=−Σi=1np(xi)log2p(xi)H(x)=-\Sigma_{i=1}^np(x_i)\log_2p(x_i)H(x)=−Σi
背景 很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。 （例子：上图来自 OpenAI
原文地址： https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84761204 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------
原文地址： https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/85072680 ---------------------------------------------------------------------------------------------- 凸集的定义是：集合C内任意两点间的线段仍然包含在集合中，则此集合称为凸集。
url: https://arxiv.org/abs/1503.02531 year: NIPS 2014   简介 将大模型的泛化能力转移到小模型的一种显而易见的方法是使用由大模型产生的类概率作为训练小模型的“软目标”  其中, T(temperature, 蒸馏温度), 通常设置为1的。使用较高的T值可以产生更软的类别概率分布。 也就是
MMD：最大均值差异 Wasserstein距离[1] 实验 数据来源 Amazon review benchmark dataset. The Amazon review dataset is one of the most widely used benchmarks for domain adaptation and sentiment analysis. It is collected from product reviews from Amazon.com and c
0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出，之后主要用于signal processing和natural document processing两方面，包含图片、视频、诗歌、一些简单对话的生成等。由于文字在高维空间上不连续的问题（即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字），GA
先验、后验：原因到结果的论证称为“先验的”，而从结果到原因的论证称为“后验的”。 形象的解释：https://blog.csdn.net/qq_23947237/article/details/78265026 Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们
