变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种强大的生成模型,用于学习数据的潜在表示。VAE的核心思想是将输入数据映射到潜在空间,并学习这个潜在空间的分布。KL散度(Kullback-Leibler Divergence, KL距离)在VAE中扮演着重要的角色,它用于测量生成分布与真实分布之间的差异。本文将深入探讨KL距离在VAE中的应用,并通...
我们首先复习一下一维高斯分布和连续空间KL散度的表达式,接着对两个高斯分布的KL散度进行推导,最后再特殊化到标准正态分布,得到VAE中Loss Function的第二项。 Gaussian Dist. (一维): N(μ,σ)=12πσ2e−(x−μ)22σ2 . KL Divergence: KL(p1(x)||p2(x))=∫xp1(x)logp1(x)p2(x)dx . 那么针...
KL divergence就是衡量posterior和priori的差距,也就是VAE训练中的kl loss。而另一项就是recon loss。即我们希望把latent z decode出x所服从的分布尽可能贴近真实数据的分布。 视角2: L=Ex∼D[Ez∼p(z|x)[logpθ(x,z)p(z|x)]]=Ex∼D[Ez∼p(z|x)[logpθ(x,z)]+H(p(z|x))]=...
vaekl-divergence UpdatedJun 21, 2019 Jupyter Notebook HolmesShuan/Bias-Variance-Decomposition-for-KL-Divergence Star4 This repository includes some detailed proofs of "Bias Variance Decomposition for KL Divergence". knowledge-distillationkl-divergencebias-variance-tradeoff ...
目录1.概念理解 1.1定义 遇到log 0 怎么办? 2.编程实现 1.概念理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 1.1定义 只需要稍加修改熵H的计算公式就能得到K-L散度的计算公式... ...
散度:量化两种概率分布P和Q之间差异的方式;相当于衡量两个函数之间的关系 GAN是最小化JS散度 VAE是最小化KL散度 KL散度(不对称):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。两个概率分布p和q的KL散度(Kullback–Leibler divergence)也称为相对熵,用于刻画概率分布q拟合概率分布p的...
在统计学习算法中,KL距离(Kullback-Leibler Divergence),也被称为相对熵,是一种衡量两个概率分布P和Q差异的非对称性量度。主要用于衡量同一个随机变量基于两个不同概率分布时的信息量差异,核心作用在于定量描述数据分布的差异性。它在众多领域,包括信息论、机器学习、和统计学中有着广泛的应用。特别是在统计学习算法...
KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KL Divergence)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,我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据太复杂的分布。KL散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量。
各种散度中,Jensen-Shannon divergence(JS 散度) 是对称的。 对KL 散度不对称性的直观解释可见链接。 [](#从不同角度解读KL散度 "从不同角度解读KL散度")从不同角度解读 KL 散度 [](#统计学意义上的KL散度 "统计学意义上的KL散度:")统计学意义上的 KL 散度: 在统计学意义上来说,KL 散度可以用来衡量两...
The learning curves for the VAE objective (ELBO(opens in new tab)), reconstruction error, and KL term are shown in Figure 4. The three schedules share very similar ELBO values. However, the cyclical schedule provides substantially lower reconstruction error and higher ...