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

参考：https://blog.csdn.net/int_main_Roland/article/details/124650909给出实现代码：defget_kl():mean0,log_std0,std0=policy_net(Variable(states))mean1=Variable(mean0.data)log_std1=Variable(log_std0.data)std1

PPO近端策略优化算法PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架概率比率裁剪：逐步进行变化的方法PPO目标函数的设计重要性采样KL散度 PPO=概率比率裁剪+演员-评论家算法论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.06347OpenAI提出PPO旨在

相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益（informationgain）。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。     KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个

[NOIP1998提高组]进制位题目描述著名科学家卢斯为了检查学生对进位制的理解，他给出了如下的一张加法表，表中的字母代表数字。例如：其含义为：，，，，，，根据这些规则可推导出：，，，。同时可以确定该表表示的是进制加法。输入格式第一行一个整数（）表示行数。以下行，每行包括个字符串，每个字符串间

Description给定一棵\(n\)个节点的树，每次询问编号为\([l,r]\)的点中有多少个是祖先关系。\(n,q\le10^5\)。Solution直接做的话树上的祖先关系不好统计，那么转化到\(\texttt{dfs}\)序上，如果\(u\)是\(v\)的祖先那么\(dfn_u\ledfn_v<dfn_u+siz_u\)。把\([d

FasterR-CNN的发展史SelectiveSearch（2012）RCNN（2014）SPPNet(2014)FastR-CNN（2015）FasterR-CNN（2015）总结补充：MaskRCNN7.1、FPN7.2、RPN7.3、ProposalLayer层7.4、DetectionTarget层（预测框匹配groundTrue）7.5、ROIAlign    8.补充：历年主流网络型对比、常用

✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。

HKW-百粒重（HundredKernelWeight）：这是指每百粒玉米籽粒的重量，通常以克（g）为单位。百粒重是一个衡量玉米籽粒大小和重量的指标，对于品种选择和产量评估非常重要。KL-长度（KernelLength）：KL通常指玉米籽粒的长度，通常以毫米（mm）为单位。籽粒长度也是品种特性的一部分，可以影响玉米籽粒的

KL：KernelLength（粒子长度）-这通常指的是玉米粒的长度，是玉米品质和产量方面的重要性状之一。ERN：EarNumber（穗数）-这可能表示每株玉米植株上的穗数，也是产量和生长特性的一项重要指标。KT：KernelThickness（粒子厚度）-这可能指的是玉米粒的厚度或宽度，也与品质和产量相关。

KL散度（KL-divergence）直观解释：KL散度是一种衡量两个分布（比如两条线）之间的匹配程度的方法。需要解决的问题：已知数据太大，逍遥使用较小的信息表示已知数据。用某种已知分布来表示真实统计数据，这样我们就可以只发送该分布的参数，而无需发送真实统计数据。KL-divergence的作用：衡量每

#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriJun2616:05:572020@author:vkchlt0297"""frommatplotlibimportpyplotfrommathimportlog2importnumpyasnp#Defineeventevents=['red'

GAN的进一步探究书接上回,因为本人在GAN才刚入门,尽管直接调用别人的ACGAN得到的效果已经很棒,但是我还是想要继续看一下不同参数对于生成图像的影响,帮助自己去更好理解.学习率调节为了平衡D和G的过程,我们可以适当更改学习率.这个小trick甚至有个专门的名字叫TwoTime-

信息论是概率论的延申，在机器学习领域，用于构造目标函数对算法进行理论分析和证明1.熵熵衡量了一个概率分布的随机性程度，或者说它包含的信息量的大小。随机变量X取值为x的概率为p(x)，p(x)很小，而这个事件又发生了，则包含的信息量大。用h(x)表示信息量的大小，则h(x)应为p(x)的

整理：我不爱机器学习1信息量信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样，考虑一个离散的随机变量x的时候，当观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？例如听到太阳从东方升起，这样信息对于我们来说价值不大，因为这是一个必然事件，所以这个信息传递给我们的信息量为

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