KL散度见NTU 课程 CE7454:信息论概述_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 ELBO表示evidence lower bound 因为KL散度始终大于等于0(当KL散度比较的两个分布相同时取等号),所以 ,当q(z)和 分布相同时取等号。 于是我们令q(z)就是 所以 由于 和θ无关,所以 不难发现和第一小节的式子是一样的 2.2 第二种推导方法:ELB...
KL散度超详细讲解_程旭员的博客-CSDN博客_kl散度blog.csdn.net/weixin_37763870/article/details/103026505?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1-103026505-blog-80550561.pc_relevant_multi_platform_whitelistv2&depth_1-utm_source...
KL散度及Python实现_写代码的阿呆的博客-CSDN博客_kl散度代码 KL散度(Kullback-Leibler divergence,简称KLD): 在信息系统中称为相对熵(relative entropy) 在连续时间序列中称为随机性(randomness) 在统计模型推断中称为信息增益(information gain)。也称信息散度(information divergence)。
变分自编码器Latent Loss推导blog.csdn.net/qq_36810398/article/details/85311135 找中文资料不太好找,原论文里面有简略的推导,我稍微把论文里略过的补充了一下,对有需要的同学仅供参考。 都是从pdf截图,因为这是以前在word里写好的,就不再重写一遍了。 参考文献:Auto-Encoding Variational Bayes,authors:Diede...
GitHub 简书 CSDN 该文章转载自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 文章目录 1、信息熵 (information entropy) 2、条件熵 (Conditional entropy) 3、相对熵 (Relative entropy),也称KL散度 (Kullback–Leibler divergence) 4、交叉熵 (Cross entropy) 5、总结 6...【...
学习参考https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99439576 一般情况是D(G)=0.5导致D_loss=-log0.5-log0.5.但是D目的是D(G)=0,进一步D_loss变大=0(分析D(art)=1,D(gan)=0,所以log(D(art)=1)=0, log(1-D(G))=log(1)=0,。。。) 交叉熵loss(二... ...
https://blog.csdn.net/zshfeng/article/details/77972651 1. 香农熵(Shannon entropy) 信息熵(又叫香农熵)反映了一个系统的无序化(有序化)程度,一个系统越有序,信息熵就越低,反之就越高。 如果一个随机变量 的可能取值为 ,对应的概率为 ,则随机变量 的信息熵为: ...
https://v9999.blog.csdn.net/article/details/127587345 欢迎大家订阅(2023版)理论篇 以下为2021版原文~~~ 1 信息熵 熵(Entropy),信息熵:常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标,从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。 1.1 信息熵的性质 单调...
KL散度与反向KL散度 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/89608973 标签:GAN 小娜子成长记 粉丝-5关注 -1 +加关注 0 0 升级成为会员
交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)及KL散度 https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99056721 小丑_jk 粉丝-8关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 posted @2024-01-21 16:27小丑_jk阅读(8) 评论(0)编辑收藏举报