Kullback-Leibler divergence 性质：非负P=Q时，D[P||Q]=0不对称性：D(P||Q)≠D(Q||P) 自信息：符合分布 P 的某一事件 x 出现，传达这条信息所需的最少信息长度为自信息，表达为熵：从分布 P 中随机抽选一个事件，传达这条信息所需的最优平均信息长度为香农熵，表达为交叉熵：用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q 中随机抽选的一
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2022-12-18 22:28:31
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为了丰富一下自己的视野，最近在利用《Dive in python》这本书学习Python，下面是我的读书笔记第二篇在《Dive in python》的第二章中主要利用下面的代码段讲述了Introspection,直译过来有"自省、内省、自我测量"的意思，但我感觉和C#中的反射Reflection有点相似。同第一章一样我们还是先来看代码：helpdef help(object , spacing
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2023-11-28 16:33:31
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val log2: Double = Math.log(2); val EPS = 1e-10 def klDiverge
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2022-07-19 19:46:00
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在概率论或信息论中，KL散度( Kullback–Leibler divergence)，又称相对熵（r
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2022-12-01 19:00:48
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public static final double log2 = Math.log(2); /** * *Note*: If any value in <tt>p2</tt> is <tt>0.0
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2022-07-19 11:35:04
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KL散度在连续分布上的公式：
$D_{KL}(q||p) =\int_{-\infty}^{+\infty}q(x)log(\frac{q(x)}{p(x)})dx.$
现在给出$q=norm(loc=0, scale=0.5)$, $p=norm(loc=0.1, scale=0.5)$，我们通过模拟采样来计算KL。
如果x从q里采样，那么计算为：
def kl_divergence_mont
def kl_for_log_probs(log_p, log_q): p = tf.exp(log_p) neg_ent = tf.reduce_sum(p * log_p, axis=-1) neg_cross_ent = tf.reduce_sum(p * log_q, axis=-1) kl = neg_ent - neg_cross_ent return传
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2022-07-19 11:57:14
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** Error: Divergence detected in AMG solver: kA:Since you were working on convergence issue from past couple of days I would like help you beyond the
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2021-07-28 13:48:12
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import torch.nn.functional as F# p_logit: [batch,dim0]# q_logit: [batch,dim0]def kl_categorical(p_logit,
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2022-07-19 11:52:11
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pytorch的叶子张量理解什么是叶子张量 什么是叶子张量每个张量都有一个is_leaf属性用来判断是否为叶子节点 只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备，但是除了叶子张量可以有tensor.grad外，其他非叶子节点得不到反向传播时计算的grad 为什么需要两个条件来确定是否获取grad? 基本逻辑：首先通过requires_gr
既解决完后宫问题（八皇后问题）后，又利用半天的时间完成了著名的“看毛片”算法——KMP。对于初学者来说这绝对是个大坑，非常难以理解。在此，向提出KMP算法的三位大佬表示诚挚的敬意。！！！牛X！！！首先，先介绍一下什么是KMP算法：KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现，因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作（简称KMP算法
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2024-05-08 08:22:24
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散度用于量化使用一个概率分布来近似另一个概率分布时损失的信息量。散度是基于信息论的概念，而信息的传递方向是有
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2024-06-25 11:38:06
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From： http://blog.csdn.net/qian2729/article/details/50542764尽管利用Gibbs采样，我们可以得到对数似然函数关于未知参数梯度的近似，但是通常情况下，需要使用较大的采样步数，这使得RBM的训练效率仍然不高，尤其当观测数据的特征维数较高时。2002年Hinton提出了RBM的一个快速学习算法，对比散度算法(Contrastive D
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2017-01-23 16:05:00
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信息熵简介任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号的出现概率或者说不确定性有关。信息熵用于解决对信息的量化度量问题，描述信源的不确定度。香农第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。基本内容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，概率大，出现的机会多，不确定性小；反之不确定性大。不确定函数f应该1、满足概率P的减函数。2、两个独立符号所产生的不确定性应该等于
机器学习：Kullback-Leibler Divergence （KL 散度）
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2018-06-03 08:37:00
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相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence）
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2023-11-07 11:26:02
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函数首先将输入的 `y_pred` 转换为张量，并确保 `y_true` 和 `y_pred` 的数据类型相同。然后，它使用 `clip` 函数将 `y_true` 和 。
dive into deep learning5. 深度学习计算除了庞大的数据集和强大的硬件， 优秀的软件工具在深度学习的快速发展中发挥了不可或缺的作用。 从2007年发布的开创性的Theano库开始， 灵活的开源工具使研究人员能够快速开发模型原型， 避免了我们使用标准组件时的重复工作， 同时仍然保持了我们进行底层修改的能力。 随着时间的推移，深度学习库已经演变成提供越来越粗糙的抽象。 就像半导体
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2023-11-27 09:57:47
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α-散度表达式如下：Dα(p∣∣q)=41−α2(1−∫p(x)1+α2q(x)1−α2dx)D_\alpha(p||q)=\frac{4}{1-\alpha^2}(1-\int p(x)^{\frac{1+\alpha}{2
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2022-03-01 09:44:43
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