本笔记介绍机器学习中常见的损失函数和代价函数，各函数的使用场景。损失函数一、回归问题中的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）定义：描述：MSE衡量的是预测值和真实值之间的平方误差的平均值。对较大的误差会进行更大的惩罚，因此它对异常值（outliers）非常敏感

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求

KLD(Kullback-LeiblerDivergence，KL散度):测度比较两Distribution的SimilarityAI领域最重要的MeasureMethodofDistributions(分布度量方法)简写和全称:KLD(Kullback-LeiblerDivergence,KL散度)用途:测度比较两Distribution的Similarity(统计应用上,我们经常需要：

CSP前学习珂学，祝自己\(while(1)\rp++\)。考虑求解出每种数对答案的贡献。设\(t=r-l+1,k_x=\sum\limits_{i=l}^r[a_i=x]\)，由容斥得贡献为\(x(2^t-2^{t-k_x})\)。求解\(k_x\)，考虑莫队，时间复杂度为\(O(n\sqrtn)\)，这也是本题的复杂度上限。由于\(p\)会变，所以不能用莫

在信息论、机器学习和统计学领域中，KL散度（Kullback-Leibler散度）作为一个基础概念，在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失。本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。KL散度KL散度，也称为相对熵，是衡量两个概

如果你的两个连续变量都是小于0的浮点数，并且你想要使用K近邻（KNN）方法来估计它们的概率分布并计算KL散度，你可以按照以下步骤进行：确保数据是适当格式化的，即所有值都是负数。使用K近邻方法（如核密度估计）来估计每个数据集的概率密度函数（PDF）。在相同的评估点集上计算这两个PDF。使用这些PD

变分自编码器等模型中会引入Kullback-Leibler散度作为损失函数 目录信息论KL散度实际模型交叉熵与MLE信息论谈及熵相关的概念，必须要涉及到信息论。信息论是一门运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用

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(

0.前言kubelet是运行在Kubernetes节点上的“节点代理”，用来管理节点。kubelet主要负责所在节点上的资源对象的管理，例如Pod资源对象的创建，删除，监控，驱逐及生命周期管理等。1.kubelet源码分析1.1kubelet模块kubelet包括的模块如下图：从图中可以看出，kubelet的模

当你在与汽车相关的活动中花费一些时间，而不仅仅是阅读Haynes手册时，迟早你需要了解有人提到12V汽车线路中的“KL31”是什么意思。“KL”是“klemme”的缩写，这是德语中的连接器/连接，或“Klemmenbezeichnungen”的术语。“Klemmenbezeichnungen”意味着端子标识。这主要编码在德国标

概述变分自编码器（VariationalAuto-Encoders，VAE）是自编码器AE的变体，由Kingma等人于2014年提出的生成式网络结构。以概率的方式描述潜在空间，在数据生成方面潜力巨大。自编码器AE自编码器（Auto-Encoder，AE），是一种无监督式学习模型。它可以将输入\(X\)映射为数据量小得多的潜

前言本文展示了在MNIST数据集上训练ConvolutionalVariationalAutoEncoder(VAE)。VAE是自动编码器的概率模型，它会将高维输入数据压缩为维度较小的表示形式，但是实现方式与将输入映射到潜在向量的传统自动编码器不同，VAE将输入数据映射到概率分布的参数，最经典的方式

KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）和交叉熵（CrossEntropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。KL散度和交叉熵KL散度，也称为相对熵（RelativeEntropy），是用来衡量两个概