转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/647312079通俗理解：一个事件从不确定变为确定的难度有多大往往某件事情发生概率越低，信息量越大，从不确定变为确定的难度越大ex：【中国队想要在世界杯夺冠】这一事件发生概率极极极低，信息量非常大，想要实现即“从不确定变为确定”的难度也会非常大

本文将介绍信息量，熵，交叉熵，相对熵的定义，以及它们与机器学习算法中代价函数的定义的联系。转载请保留原文链接：http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/7287029.html1.信息量信息的量化计算：解释如下：信息量的大小应该可以衡量事件发生的“惊讶程度”或不确定性：如果有⼈告诉我们

KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标，是经典损失函数，应用于PPO等算法参数估计设计。KL散度的定义假设对随机变量\(\xi\)，存在两个概率分布P和Q。如果\(\xi\)为离散变量，则定义从P到Q的KL散度为：\[D_{KL}(P||Q)=\sum_iP(i)ln(\frac{P(i)}{Q(i)}

【深度学习基础|知识概述】基础数学和理论知识中的信息论知识：交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）的应用，附代码。【深度学习基础|知识概述】基础数学和理论知识中的信息论知识：交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）的应用，附代码。

蓝牙遥控器添加1.前期准备工作：拿到一个蓝牙遥控器时，键值和对应码值都是未知的，我们需要连接蓝牙遥控器，在串口输入getevent，再按下任意按键：我们可以看到上图中我们获取到的信息：1.设备连接到event7遥控器名为"BluetoothremoteKeypad"“0004”为按下遥控器时的值，这个值为16

在TypeScript中，装饰器是一种特殊类型的声明，它能够被附加到类声明、方法、访问符、属性或参数上。下面是一些常见的装饰器示例：1.类装饰器类装饰器用于类声明之前，用来监视、修改或替换类定义。functionsealed(constructor:Function){Object.seal(constructor);Object

//窗体代码:整数窗体,网页;程序资源24,"清单.xml";程序段加载窗体整数左=(桌面.宽-484)>>1,上=(桌面.高-448)>>1;初始页框;整数菜单=创建菜单整数菜单.1=创建菜单附加菜单(菜单,16,菜单.1,"主菜单")附加菜单(菜单.1,0,1001,"显示")附加菜单(菜单.1,0,1002,"隐藏")

学完了线性分类，我们要开始对预测结果进行评估，进而优化权重w，提高预测精度，这就要用到损失函数。损失函数（LossFunction）是机器学习模型中的一个关键概念，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距。损失函数的目标是通过提供一个差距的度量，帮助模型进行优化，最终减少预测误差。

一、AE自编码器自编码器模型结构图编码器网络可以将原始高维网络转换为潜在的低维代码解码器网络可以从低维代码中恢复原始数据，并且可能具有越来越大的输出层自编码器针对从代码重建数据进行了显式优化。一个好的中间表示不仅可以捕获潜在变量，而且有利于完整的解

题目大意给你一个\(N\)，然后再给你两个长度为\(N\)的序列。让你构造一个仅有\(0\)和\(1\)的\(N\timesN\)的正方形，但是要满足两个序列的顺序：第一个序列指的是该正方形每一行所构成的二进制数的大小顺序。第二个序列指的是该正方形每一列所构成的二进制数的大小顺序。

文章目录1.背景介绍2.KL散度计算公式3.使用场景4.代码样例5.总结1.背景介绍在机器学习领域，准确衡量概率分布之间的差异对于模型的性能至关重要。KL散度（Kullback-LeiblerDivergence），作为一种衡量两个概率分布差异的方法，被广泛应用于机器学习、信息论和统计学中

不知道大家做没做过数列分块基础9题？插入删除操作可以用链表，线段树等数据结构都不好维护，考虑分块。对于修改操作，暴力重构受影响块的链表，发现除首尾块外，其他块都可以看作是区间左移一位，所以加头删尾即可。每个块开一个数组（绝对不能是\((un\_)map\)，不然你会和我一样死的很诡异），表示

1KL散度对于离散概率分布\(P\)和\(Q\)，KL散度定义为：\[\text{KL}(P\|Q)=-E_{x\simP}\logP(x)-\logQ(x)\\=\sum_{\mathbf{x}}P(\mathbf{x})\log\frac{P(\mathbf{x})}{Q(\mathbf{x})}\]对于连续概率分布，定义为：\[\text{KL}(P\|Q)=\intp(\mathbf{x})

1.设计思路1.1自编码器基础自编码器（Autoencoder）是一种神经网络模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入数据压缩成一个潜在空间的表示（即编码），解码器则将这种表示重构为原始数据。设定：输入数据为x

这里写目录标题熵KL散度引入交叉熵。交叉熵的二分类公式：再次理解SoftMax函数结束熵熵，是一个物理上的概念，表示一个系统的不确定性程度，或者表示一个系统的混乱程序。下边是信息熵的演示：信息熵的公式如下：H

过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊，主要的感觉是公式写了一大通，还是迷迷糊糊的，最后好不容易觉得看懂了，再去看看

01KL散度Kullback-Leibler(KL)散度，是一种描述一个概率分布\(P\)相对于另一个概率分布\(Q\)的非对称性差异的概念。KL散度是非负的；当且仅当两个分布相同时，它为零。1.1定义对于离散概率分布，\(P\)和\(Q\)的KL散度定义为：\[\text{KL}(P\|Q)=\sum_{\mathbf{x

文章目录篇头一、规格书二、红外按键配置三、蓝牙按键配置3.1查看设备号3.1.1方式一：dumpsysinput3.1.2方式二：cat/proc/bus/input/devices3.2配置kl文件3.2.1方案商原始配置3.2.2Generic.kl文件3.2.3重映射蓝牙按键3.2.4完成Vendor\_568a\_Product\_9869.kl

目录概符号说明UnlearningLayersFusingUnlearningLayers代码ChenJ.andYangD.Unlearnwhatyouwanttoforget:efficientunlearningforllms.2024.概本文提出一种Unlearninglayer去帮助LLMs'遗忘'一些数据.符号说明\(F(\cdot)\),largelanguagemodel

信息熵：信息熵torch代码event={'a':2,'b':2,'c':4}#信息熵分：1.5event2={'a':1,'b':1,'c':1}#信息熵分：1.585p_e=[v/sum(event.values())forvinevent.values()]en_e=[item*torch.log2(