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python import torch import torch.nn.functional as F def kl_div_loss(output, target): output = F.log_softmax(output, dim=1) target = F.softmax(target, dim=1) return F.kl_div(output, target, reduction='batchmean') 在这段代码中,我们首先使用log_softmax函数对模型的输出进行处理,然后使用...
KL散度能够赋予神经网络近似表达非常复杂数据分布的能力。变分自编码器(Variational Autoencoders,VAEs)是一种能够学习最佳近似数据集中信息的常用方法,Tutorial on Variational Autoencoders 2016[1]是一篇关于VAEs的非常不错的教程,里面讲述了如何构建VAE的细节。What are Variational Autoencoders\? A simple explanatio...
包括变分自动编码器在内的变分贝叶斯方法使用KL散度来生成最佳近似分布,从而可以对非常困难的积分进行更有效的推断。要了解有关变分推理的更多信息,请查看python的Edward库:http://edwardlib.org/。
现在让我们验证 KL 散度确实与使用交叉熵分布 p 和 q 相同。 我们分别在 python 中计算熵、交叉熵和 KL 散度。 右侧的第二项,即分布 p 的熵可以被认为是一个常数,常数的导数是0,对反向传播不会有影响。因此我们可以得出结论,最小化交叉熵代替 KL 散度会出现相同的输出,因此可以近似等于它。
尽管蒙特卡洛模拟可以帮助解决贝叶斯推理所需的许多难解积分,但即使这些方法在计算上也非常昂贵。包括变分自动编码器在内的变分贝叶斯方法使用KL发散来生成最佳近似分布,从而可以对非常困难的积分进行更有效的推断。要了解有关变分推理的更多信息,请查看Edward库中的python。
尽管蒙特卡洛模拟可以帮助解决贝叶斯推理所需的许多难解积分,但即使这些方法在计算上也非常昂贵。包括变分自动编码器在内的变分贝叶斯方法使用KL散度来生成最佳近似分布,从而可以对非常困难的积分进行更有效的推断。要了解有关变分推理的更多信息,请查看python的Edward库:http://edwardlib.org/。
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