目录 前言 一、损失函数 二、KL散度（相对熵） 三、信息论 1.信息量 2 熵 总结 前言 最近上课学习了交叉熵: 但是很不理解为什么要对概率进行-log处理，凭直观的感受1-x也能衡量误差，于是通过学习交叉熵的定义由来，进一步理解 一、损失函数 损失函数能量化所学模型的好坏，
Kernighan-Lin算法通过迭代改进进行划分，1970年提出，用于求解所有节点都有相同权重的二分图。该算法可以扩展到多元（k-way）且元胞可以是任意大小。 算法简介 KL算法用于电路所表征的图上，其中节点代表元胞，边代表元胞之间的链接。形式上，让图G(V,E)有|V| = 2n个节点，所有节点有相同的权重，
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
基本概念 总结一些基本概念，包括自信息、信息熵、联合熵、条件熵、互信息、条件互信息以及交叉熵等等。 自信息 自信息是对某一事件发生时所带来的信息量做了一个量化。 信息是一个比较抽象的概念，一条信息所包含的信息量和它的不确定性有直接的关系， 而自信息就是把信息的度量等价于
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
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 所要解决的问题 针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、
这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点,解决了多尺度目标的检测问题。 # 论文题目 FeaturePyramidNetworksforObjectDetection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 #论文解读 FPN网络结构 图a 多尺度金字塔 这是一个特征图像金字塔，整个过程是先
方法： 1.改写kl文件，可以在源码改写，可以把手机的kl文件直接改写（root后） 2.适配一个新的手柄kl 我们需要知道vendor号和product号。然后放在sdk编译，或者直接放手机。 下面，自己需要知道哪个步骤自行阅读。 1.android sdk 目录：q4/q4rq/frameworks/base/data/keyboards/ ex： Vendor_
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
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
转载自:https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/ 上 中 前文概要： 比如一个密文有50%的概率要使用，那么我们可以花50%的密文空间来让这个密文简短一些。如果这个密文只有1%的概率用到，那么只花1%的代价来表示这个密文。 Calculating Entropy Recall that the
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文
KL散度（转载自微信公众号机器之心） 首先让我们确立一些基本规则。我们将会定义一些我们需要了解的概念。 分布（distribution） 分布可能指代不同的东西，比如数据分布或概率分布。我们这里所涉及的是概率分布。假设你在一张纸上画了两根轴（即 X 和 Y），我可以将一个分布想成是落在这两根
Maximum Likelihood Estimation Maximum Likelihood Estimation= Minimize KL Divergence Discriminator Algorithm
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
http://cairohy.github.io/2018/02/28/vi/VI-1/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/49401976 一、近似推断问题 马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）采样是近似推断（Approximate Inference）的一种重要方法，其改进包括Metropolis-Hastings算法，Gibbs采样。 在MCMC不满足性能要求的时候，我们使用变分推
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
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
每日水题#3 昨天忘记水博客了今天重新发一个 著名科学家卢斯为了检查学生对进位制的理解，他给出了如下的一张加法表，表中的字母代表数字。 例如： L K V E L L K V E K K V E KL V V E KL KK E E KL KK KV 其含义为： L+L=LL+L=L，L+K=KL+K=K，L+V=VL+V=V，L+E=EL+E=E K+L=KK+L=K，K+K=VK+K
