KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。
KL距离全称为Kullback-Leibler Divergence，也被称为相对熵。公式为： 感性的理解，KL距离可以解释为在相同的事件空间P(x)中两个概率P(x)和
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2024-08-28 16:05:39
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KL距离，是Kullback-Leibler差异（Kullback-Leibler Divergence）的简称，也叫做相对熵（Relative Entropy）。它衡量的是相同事件空间里的两个
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2022-05-18 21:50:34
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1. 概念考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个近似的分布 q(x) (1) 这被称为分布p(x)和分布q(x)之间的 相对熵(relative entropy)或者KL散 度( Kullback-Leibler divergence )。 也就是说，当我们知道真实的概率分布之后，可以给出最有效的编码。如果我们使用了不同于真实分布的概率分布，那么我们一定会损失编
从n维特征中选取m维特征，如何在信息损失最小的情况下选取特征(因为必然会删去n-m维特征)，使得剩下的特征更加有利于分类，离散K-L变换（Karhunen-Loeve变换）就是常用的方法。引入设一个输入向量 。K-L变换的目的就是对原向量进行变换，组成新向量 。该新向量的特征数比 少，各特征间不相关，因此关键就是要找到这样的变换矩阵。优缺点优点：变换在均方误差最小的情况下使新样本集逼近原样本集
KL散度（KL divergence）全称：Kullback-Leibler Divergence。用途：比较两个概率分布的接近程度。在统计应用中，我们经常需要用一个简单的，近似的概率分布 f * 来描述。观察数据 D 或者另一个复杂的概率分布 f 。这个时候，我们需要一个量来衡量我们选择的近似分布 f * 相比原分布 f&nb
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2024-10-16 19:03:37
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PR Ⅴ & 信息论 Ⅰ：熵、KL散度、交叉熵、JS散度及python实现首先以离散分布为主开启这个系列的文章，因此文中的概率符号是离散分布所使用的大写的概率质量函数。1 信息量我们吃瓜的时候经常会感叹信息量很大，这说明肯定是越不寻常的事情信息量越大，如果只是“太阳东起西落”肯定不会引起吃瓜群众的关注。花书中给出了信息量化的准则如下： 那么，一个事件
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
# KL散度与交叉熵在PyTorch中的应用
在深度学习模型的训练中，我们常常需要衡量两个分布之间的差异，其中Kullback-Leibler (KL)散度和交叉熵是最常用的两种指标。本文将深入探讨这两者的定义、区别及其在PyTorch中的实现，并提供相应的代码示例。
## 1. KL散度与交叉熵的定义
### KL散度
KL散度是一种用于测量两个概率分布之间差异的非对称度量。给定两个概率
KL散度、JS散度、Wasserstein距离 一、总结 一句话总结： ①)、KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布P和Q 差别的非对称性的度量。 ②)、JS散度度量了两个概率分布的相似度，基于KL散度的变体，解决了KL散度非对称的问题。 ③)、Wessertein距离相
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2020-08-13 11:56:00
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在深度学习模型中，Kullback-Leibler散度（简称KL散度）是用来衡量两个概率分布之间的差异的常用方法。PyTorch提供了内置的支持，使得我们可以方便地实现KL散度损失。这篇文章将全面探讨如何在PyTorch中实现KL散度损失的过程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择模型}
B -->|是| C[训练模型]
B --
import torch.nn.functional as F# p_logit: [batch,dim0]# q_logit: [batch,dim0]def kl_categorical(p_logit,
原创
2022-07-19 11:52:11
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KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标1. KL散度KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布 PQ (概率分布P(x)和Q(x)) 之间差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于 QPPQP 的近似分布定义如下：因为对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。当P(x)和Q(x)的相似度
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2024-01-19 13:37:03
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3.2 实验过程与结果3.2.1 面向对象的遥感影像分割利用ENVI软件的Segment Only Feature Extraction功能模块对实验数据进行面向对象分割操作。该方法采用的是Full Lambda-Schedule分割算法, 其基本思想是对影像的光谱和空间结构信息进行分析, 通过对具有相似光谱值和空间结构特征值像素的迭代、聚合, 实现对影像斑块的分割。在该方法中, 需要对分割尺度(
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2024-01-08 12:56:05
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# 在PyTorch中实现KL损失的指南
KL损失（Kullback-Leibler Divergence）是一种常用的损失函数，尤其在信息论和深度学习中的模型训练中。对于刚入行的小白来说，理解和实现KL损失可能有点挑战。本文将为你提供一个详细的指南，从流程到具体的代码实现，帮助你在PyTorch中实现KL损失。
## 实现流程
下面的表格列出了实现KL损失的主要步骤：
| 步骤编号 |
# 使用PyTorch计算Hellinger距离的指南
## 引言
在统计学和机器学习领域，距离度量在很多算法中扮演着重要的角色，尤其是在聚类、分类和生成模型中。本文将重点介绍Hellinger距离，并展示如何使用PyTorch计算这个距离。最后，我们还会通过图表和数据可视化来深入理解Hellinger距离的性质。
## 1. Hellinger距离概述
Hellinger距离是一种度量两
# 使用 PyTorch 计算欧氏距离的指南
欧氏距离是计算两个点之间直线距离的常用方法。在深度学习中，经常需要使用欧氏距离来衡量样本之间的相似性。下面我将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一点，包括完整的步骤、代码示例和相关的图示。
## 流程概述
我们可以将实现的步骤整理成如下表格：
| 步骤 | 描述 |
一、MMD损失的用途MMD(最大均值化差异)：主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。二、MMD损失实现代码import torch
def guassian_kernel(source, target, kernel_mul = 2.0, kernel_num = 5, fix_sigma=None):
'''
将源域数据和目标域数据转化为核矩阵，即上文中的K
Para
目录1. 聚类算法1.1. 何为聚类1.2. 如何聚类1.3. 评估聚类2. EM原理2.1. 极大似然估计？2.1. 分菜问题？2.2. 模仿分菜？2.3. 模仿的升级！2.4. EM工作原理3. EM聚类硬聚类or软聚类4. 项目实战4.1. 准备工作4.2. 了解数据4.3. 数据探索4.4. 建模4.5. 总结总结 1. 聚类算法先来一段西瓜书里面的介绍：在“无监督学习”中，训练样本的标
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2024-10-13 19:13:36
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# 曼哈顿距离在PyTorch中的应用
在机器学习和数据科学中，距离度量是一个至关重要的概念。距离可以帮助我们理解数据点之间的相似性。在众多距离度量中，曼哈顿距离是一个简单且有效的选择。本文将介绍曼哈顿距离的概念，并通过PyTorch实现其计算，同时用旅行图和甘特图来展示我们的过程。
## 什么是曼哈顿距离？
曼哈顿距离是两点间的绝对差值之和，它得名于美国纽约市的曼哈顿区，因为在这个城市中，
原创
2024-10-06 03:39:50
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Improving Diffusion-Based Image Synthesis with Context Prediction目录0. 摘要3. 基础4. ConPreDiff4.1 扩散生成中的邻域上下文预测4.2 高效的大上下文解码4.3 离散和连续 CONPREDIFF5. 实验A. 附录A.1 局限性和更广泛的影响S. 总结S.1 主要贡献S.2 方法0. 摘要扩散模型是一类新型的生成
