PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布…

1. KL散度 KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益.KL散度是是两个概率分布 $P$ 和 $Q$  之间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位元数. 典型情况下,$P$ 表示数据的真实分布,$Q$ 表示数据的理论分布,模型分布,或 $P$ 的近似分布. 定义如下: 因为对数函数是凸函数,所以KL散度的值为非负数. 有时会将KL散度称为KL距离,但它并不满足距离的性质: KL散度不是对称的,即 $D_{KL} (P||…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

度量两个分布之间的差异 (一)K-L 散度 K-L 散度在信息系统中称为相对熵,可以用来量化两种概率分布 P 和 Q 之间的差异,它是非对称性的度量.在概率学和统计学上,我们经常会使用一种更简单的.近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布.K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量.一般情况下,P 表示数据的真实分布,Q 表示数据的理论分布,估计的模型分布或者 P 的近似分布. (二)K-L 散度公式 ​ Note:KL 散度仅当概率 \(P\) 和 \(Q\) 各自总和…

//计算两点距离 -(float)distanceBetweenTwoPoint:(CGPoint)point1 point2:(CGPoint)point2 { ) + powf(point1.y - point2.y, )); }…

原文:[百度地图API]如何根据摩卡托坐标进行POI查询,和计算两点距离 摘要: 百度地图API有两种坐标系,一种是百度经纬度,一种是摩卡托坐标系.在本章你将学会: 1.如何相互转换这两种坐标: 2.使用该坐标进行反地址解析: 3.坐标附近全部POI的查询: 4.计算两点间的距离. ------------------------------------------------------------------------------ 最终画面效果图 百度地图API常用两种坐标系,一是球面坐标…

前言: 在业务当中,我们经常要计算元素的大小和元素在页面的位置信息.比如说,在一个滚动区域内,我要知道元素A是在可视区内,还是在隐藏内容区(滚动到外边看不到了).有时还要进一步知道,元素是全部都显示在可视区,还是有部分在可视区部分在隐藏内容区.有时还要进一步知道,在隐藏内容区的那一部分是占多大的大小.so,来聊聊如何获取元素的大小和位置信息. 偏移量:计算元素距离顶部的高度 在二维的世界里,可以想象成一个二维坐标系.每一个元素在坐标系内都有两个基本的属性:大小和位置. 大小: dom元素在页面的…

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu…

微信小程序计算经纬距离 微信小程序计算两点间的距离 getDistance: function (lat1, lng1, lat2, lng2) { lat1 = lat1 || 0; lng1 = lng1 || 0; lat2 = lat2 || 0; lng2 = lng2 || 0; var rad1 = lat1 * Math.PI / 180.0; var rad2 = lat2 * Math.PI / 180.0; var a = rad1 - rad2; var b = lng1…

根据地图上的两点坐标,计算直线距离,在网上找到javascript的写法,用C#实现一下 /// <summary> /// 根据地图上的两点坐标,计算直线距离 /// </summary> /// <param name="sLat">起点纬度</param> /// <param name="sLng">起点经度</param> /// <param name="eLat&q…

https://blog.csdn.net/nockinonheavensdoor/article/details/82055147 注明:直观理解而已,正儿八经的严谨证明看最下面的参考. Earth Mover’s Distance 推土机距离的例子:有一堆土的分布是 PrPr, 其随机变量是xx,现在要求把这堆土挪动成为分布 PgPg ,其随机变量是yy(图上是PθPθ),这样做的方法很多,那么做最小功的挪动该是什么?这是一个优化问题对应着的最优解是: 这里Π(Pr,Pg)Π(Pr,Pg)…

numpy计算路线距离 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 enumerate遍历数组 np.diff函数 numpy适用数组作为索引 标记路线上的点 \[X={X1,X2,X3,X4,X5,X6}\] \[Xn=(x_n,y_n)\] import numpy as np # 适用二维数组表示地图上的六个点 # city_position.shape=(6,2) 表示旅行商经过的路线 city_position=np.array([[1,18],[6,23],[8…

EMD(earth mover distance)距离: 在计算机科学与技术中,地球移动距离(EMD)是一种在D区域两个概率分布距离的度量,就是被熟知的Wasserstein度量标准.不正式的说,如果两个分布被看作在D区域上两种不同方式堆积一定数量的山堆,那么EMD就是把一堆变成另一堆所需要移动单位小块最小的距离之和. 上述的定义如果两个分布有着同样的整体(粗浅的说,就像两个堆有着同样的数量),在规范化的直方图或者概率密度函数上.在这基础上,EMD等同于两个分布的第一Mallows距离或者第一W…

js版-胡老师 google.maps.LatLng.prototype.distanceFrom = function(latlng) {    var lat = [this.lat(), latlng.lat()]    var lng = [this.lng(), latlng.lng()]     var R = 6378137;    var dLat = (lat[1] - lat[0]) * Math.PI / 180;    var dLng = (lng[1] - lng[0…

;   //5秒刷新一次 private Handler refreshHandler = new Handler(){ //刷新界面的Handler public void handleMessage(Message msg) { switch (msg.what) { case ConstantValues.REFRESH_UI: if (isRefreshUI) { LogUtil.info(DistanceComputeActivity.class, "refresh ui")…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: 1.问题描述 2.解决方法 1.问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现,效率较低 def compute_distances_one_loop(self, X): """ train:5000x3072 test: 500x3072 - X: A numpy array of shape (num_test, D) containing test da…

二: SQL语句计算经纬度距离 SELECT id, ( 6371* acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance FROM markers HAVING distance < 25 ORDER BY id LIMIT 20 SELECT ( 6…

获取当前经纬度 利用HTML5(以及基于JavaScript的地理定位API),可以很容易地在页面中访问位置信息,下面代码,就可以简单的获取当前位置信息: <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>获取当前位置</title> </head> <body> <di…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

计算局部相似矩阵 代码文档:https://github.com/lartpang/mypython/blob/master/2019-09-25%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B1%80%E9%83%A8%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E7%9F%A9%E9%98%B5/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B1%80%E9%83%A8%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7.ipynb 问题说明 对于给定的数据,其尺寸为N,C,H,W,…

最近公司有个项目需要计算6000个点之间的驾车距离,第一时间想到的是利用Google的Distance Matrix API,但是免费Key每天只能计算2500个元素(元素 = 起点数量 * 终点数量),收费的话每1000个元素需要0.5刀,6000个点(接近3600w条边)基本就是1.8w刀...而且限制颇多,数据只允许本地缓存一个月,QPS限定100,每天查询元素上限10w,计算完客户早走了,基本不可用. 然后就想到了开(免)源(费)的OpenStreetMap(简称OSM),OSM是一个开…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

//第一种苹果自带的 CLLocation *orig=[[[CLLocation alloc] initWithLatitude:[mainDelegate.latitude_self doubleValue]  longitude:[mainDelegate.longitude_self doubleValue]] autorelease]; CLLocation* dist=[[[CLLocation alloc] initWithLatitude:[tmpNewsModel.latitu…

Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块,意味着我们可以使用 Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」.美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了. 地图元素的位置数据使用二维的经纬度表示,经度范围 (-180, 180],纬度范围 (-90, 90],纬度正负以赤道为界,北正南负,经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为 界,东正西负.比如掘金办公室在望京 SOHO,它的经纬度坐标是 (116.48105,39.996794), 都是正数,因为中国位于东北半球…

$branchInfo=Db::name('Branch')->where('b_id','250')->find(); $map['p.cate_id']=array('eq',5); $map['b.lng']=array('neq',''); $map['b.lat']=array('neq',''); $map['b.b_id']=array('neq',250); $branchGoodsList=Db::name('BranchStock')->alias('s')->…

最近做东西碰到要根据两点经纬度计算之间的直线距离,就网上找了查了下资料.因为这类接触的比较少,就直接找现成的代码了,没怎么研究.代码如下,作为记录. private const double EARTH_RADIUS = 6378.137;//地球半径 private static double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; } public static double GetDistance(double lat1, double ln…

需求: 要求做个根据用户当前位置获取周围商家地址,并且按照由近到远排序, 方法一: 代码层实现 封装方法: /** * @desc 根据两点间的经纬度计算距离 * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 * @param $status true KM,M显示;false 只返回M */ function system_getdistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2, $status = true, $single…

在自然语言处理任务中,有时候需要计算两个字符串之间的相似度,也可以称作是两者之间的距离,用最小编辑距离表示. 最小编辑距离用{Insertion,Deletion,Substitution}这三种操作把一个字符串转化成另一个字符串所需的操作次数,等同于LeetCode上的第72题,描述如下: Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (…

在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念.在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别.训练数据采用经典的MNIST数据集.本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备.定义网络.定义损失函数.训练.测试等完整流程. 一.LeNet模型定义 LeNet是识别手写字母的经典网络,虽然年代久远,但从学习的角度仍不失为一个优秀的范例.要实现这个网络,首先来看看这个网络的…