KL-divergence

技术标签: 深度学习  神经网络  

看论文1的时候遇到的,该论文首先得出了衡量两个概率分布之间的距离的公式,目标函数是使这两个概率之间的距离d( · , · )尽可能小,但是由于比较难算,因此用计算KL-divergence代替d( · , · ),一时不知这是什么,因此上网查了KL-divergence,胡乱总结2如下 KL-divergence又叫相对熵(relative ...

KL-divergence

论文1时候遇到论文首先得出了衡量两个概率分布之间距离公式目标函数使这两个概率之间距离d( · , · )尽可能但是由于比较难因此用计算KL-divergence代替d( · , · ),一时不知这是什么因此上网KL-divergence胡乱总结2如下 KL-divergence又叫相对(relative

互信息的原理、计算和应用

互信息原理、计算和应用 Background Entropy 交叉 Cross Entropy 条件 Conditional Entropy KL-散度 KL-divergence 定义...学习 自监督学习 References Appendix A. B. Background Entropy 在信息论中,给定概率最佳编码方式[1] 交叉 Cross Entropy 条件

李宏毅GAN课堂笔记 part4:Theory behind GAN

就是为了对Pg和Pdata做KL-DivergenceD*(x)式子带人到蓝框公式中。 将期望转为积分 为了转换js形式,分子分母同乘1/2,把分子1/2提取出来。 其实说了这么多,就为了知道,当我们在GAN中训练一个辨别器时候,我们想要做就是最大化Pg和Pdata这两个直接JS-divergence

关于KL距离(KL Divergence)

divergence理论来做上没有本质区别,只要phiconvex, closed。 因为它们都有相似概率意义,比如说pinsker's theorem保证KL-divergence...转载请注明出处。 最早KL divergence就是从信息论里引入,不过既然题主问ML中应用,就不多做具体介绍。只是简单概述给定真实概率分布P和近似分布Q,KL divergence所表达

论文阅读笔记|AdaGAN

,X2,...,XN)中一个训练样本Xi Xi权重wi wi做更新,算法如下: wi=1βN(λ∗−(1−β)h(di...)Gt−1+βtGct Gt=(1−βt)Gt−1+βtGtc。 那么我们需要证明目标就是这个迭代递增生成器所生成概率分布向数据集


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