<?php$kl = [1,3,5,7,9];echo "for循环<br>";for($i = 0 ; $i < count($kl) ; $i++){ echo $kl[$i]."<hr>";}echo "while循环<br>";$i = 0;while($i
2019-04-27评论:0访问次数:218
熵量化了事件的不确定性大小。在数据科学中,交叉熵和KL散度与离散概率分布相关,用于衡量两个分布的相似程度。在机器学习中,通过交叉熵损失来评估预测分布与真实分布的接近程度。给定真实分布t和预测分布p,它们之间的交叉熵由以下等式给出:其中p(x)是真实概率分布(one-hot),q(x)是预测概率分布。然而,在现实世界中,预测值与实际值的差异称为发散,因为它们背离了实际值。交叉熵是熵和KL散度的综合度量。现在让我们使用分类示例了解交叉熵如何适合深度神经网络范例。每个分类案例都有一个已知的类别标签,概率为1.0
2024-01-23评论:访问次数:926
变分推断和EM算法是常用的概率图模型推断方法,都用于从观测数据中推断隐含变量的分布。它们在实际应用中被广泛使用,能够处理复杂问题。一、变分推断变分推断是一种近似推断方法,它通过转化问题为寻找一个近似分布的方式来解决。通常,这个近似分布是一个简单的分布,如高斯分布或指数分布。变分推断通过最小化近似分布与真实分布之间的距离,来寻找最优的近似分布。这个距离一般使用KL散度来度量。因此,变分推断的目标是最小化KL散度,以减小近似分布与真实分布之间的差异。具体来说,变分推断的过程是通过以下步骤完成的:1.
2024-01-23评论:0访问次数:692
Wasserstein距离,又称为EarthMover'sDistance(EMD),是一种用于度量两个概率分布之间差异的度量方法。相比于传统的KL散度或JS散度,Wasserstein距离考虑了分布之间的结构信息,因此在许多图像处理任务中展现出更好的性能。通过计算两个分布之间的最小运输成本,Wasserstein距离能够测量将一个分布转换为另一个分布所需的最小工作量。这种度量方法能够捕捉到分布之间的几何差异,从而在图像生成、风格迁移等任务中发挥重要作用。因此,Wasserstein距离成为了概率分布比较
2024-01-23评论:访问次数:368
昆仑是鑫谷电子打造的又一高端品牌,致力为用户提供可靠创新的计算机设备解决方案。作为昆仑品牌的初阶入门系列,山海MU系列真正做到了入门即高端。此次新品山海MU-360ARGB,黑白两个颜色任君选择,拥有屏幕自由多种玩法,希望能为更多用户带来崭新的一体式水冷体验。山海MU-360ARGB的水冷屏幕采用了IPS高清硬屏,拥有320*240的分辨率,可视角度高达178°,画面精致不失真;玩家买到手后可以从官网下载KL-CENTER官方软件,实现屏幕多样自由玩法:自定义参数监控、自定义图片播放、自定义文本
2024-03-27评论:0访问次数:250
在详细了解去噪扩散概率模型(DDPM)的工作原理之前,我们先来了解一下生成式人工智能的一些发展情况,这也是DDPM的基础研究之一。VAEVAE使用编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中,编码器预测每个图像的均值和方差,并从高斯分布中对这些值进行采样。采样的结果传递到解码器中,解码器将输入图像转换为与输出图像相似的形式。KL散度用于计算损失。VAE的一个显著优势是其能够生成多样化的图像。在采样阶段,可以直接从高斯分布中采样,并通过解码器生成新的图像。GAN在变分自编码器(VAEs)的短短一年之
2024-01-14评论:0访问次数:244