在这篇文章中,我们将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度).通常在概率和统计中,我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布.KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息. 让我们从一个问题开始我们的探索.假设我们是太空科学家,正在访问一个遥远的新行星,我们发现了一种咬人的蠕虫,我们想研究它.我们发现这些蠕虫有10颗牙齿,但由于它们不停地咀嚼,很多最后都掉了牙.在收集了许多样本后,我们得出了每条蠕虫牙齿数量的经验概率分布: 虽

论文信息 论文标题:Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 当前考虑拓扑结构信息和语义信息的深度聚类方法存在的问题: 将 DAE 和 GCN 提取到的特征重要性同等看待: 忽略了不同层次的多尺度信

摘要:苹果推大屏iPad的传闻由来已久,近日有国外媒体再次撰文称,这种大屏iPad不仅是苹果Mac继任者,同时也是Surface的有利竞争者……这真的可能吗?这只是分析师的捕风捉影,还是真有这种可能?如果真的,这又是为什么? 关于苹果会推13寸屏iPad的传闻由来已久,早在今年7月下旬,<华尔街日报>就从亚洲零部件供应商那获悉,苹果正在测试多款新产品,其中就包括一款屏幕尺寸为13英寸左右的平板电脑.当然这则新闻并未引起大多数人的关注,不少人也只是权当一种无聊的传闻来看,同时也有一些网站和网友认

[搜狐IT消息]8月15日消息,<金融时报>报道称,在中国,聊天应用程序的竞争日渐激烈,腾讯.阿里巴巴都加入大战,在西方市场的未来竞争中,中国聊天应用可能会成为先驱. 一些分析师认为,快速增长的聊天应用(APP)属于“移动优先”服务,它可能会挑战Facebook.Google的地位,因为消费者正向移动互联网转移. 巴克莱中国互联网分析师Alicia Yap说:“这种竞争……在于你选择社交媒体还是社交网络工具.” 阿里巴巴正准备IPO,分析师认为,阿里巴巴有很好的理由削弱微信.阿里巴巴购入新浪微

看过那么多 FOF 科普贴,这份最全面!告转之~ 来自:https://xueqiu.com/7692591808/81852994 [ 导言 ] 看过那么多FOF科普贴,这份最全面! 昨天下午,青果乐园与合作方星潮微课.宽潮.山东FOF.麦策首次联合开展微信公开课. 中国量化投资学会理事长丁鹏博士,详细讲述了中国FOF的前景,评价一个策略的好坏到底要考虑哪些因素,以及一个完整的FOF机构如何设计架构. 下面是丁博士授课实录: 有关FOF的概念,最近在国内炒得火热.今天,我将从FOF的体系建设.

https://36kr.com/p/5089139.html 无需穿戴设备,只需一个红外摄像头和+已安装好EuMotus专利软件的手提电脑 由政府主导的高达2200亿美金的健身与运动支出,15%的健身俱乐部年增长率,46%的中国年轻人正在使用健身器材与健身软件.这是美国IBIS此前发布的关于中国体育与健身产业行业报告的部分数据,36氪此前曾报道过Keep.Fittime.乐动力.超级猩猩.小熊快跑等健身产业的明星项目,他们都利用了互联网的红利改变了人们的生活.近期36氪接触了来自哈佛大学的初创

查看不同公司新鲜真实的Java面试题,摘自Glassdoor.com 巴克莱投资: 假设有一个 getNextparson() 方法返回 Person 对象,Person 类实现了 comparable 接口,现在从文件中读取记录并排序,然后给出前 1000 条记录,纸上作答 答案见Glassdoor 写一个函数,传入 2 个有序的整数数组,返回一个有序的整数数组. 答案见Glassdoor 骑士资本: 给定一个包含 N 个整数的数组,找出丢失的整数? 答案见Glassdoor 全球医疗交流:

http://forum.chasedream.com/thread-766972-1-1.html 本人2010年 8月F1 二度来美,现在credit score 在724-728之间浮动,最高的时候也就730,属于good range, 大于746的才算excellent score.两年之内从没有信用记录到Good,觉得还算不错,现在把自己如何build credit history和一些心得与大家分享.希望对大家有帮助. 信用记录在北美的重要性自然不必多说.我的启蒙是校内/renren

http://www.amznz.com/19/快消类: 宝洁:本7200.研8200.博9700,均14个月,另有800交通补助,marketing每9个月 涨20%-30%. 玛氏:月薪10000.据说将14个月的工资除以12得出的数据,有知情者可以证实或证伪 箭牌:sales:4400×15. 金融类: 阳光财险:研究生 ,投资研究岗,全年基本工资+奖金+福利＝8万(税前) 汇丰银行:Global markets中国大陆地区外汇trader,月薪8000.汇丰的BDP项目起薪8000,18

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要:   在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将

01 介绍 当今的通信服务提供商(CSP)需要能够在处理海量复杂的数据的同时,不会下降或者减慢网路响应速度和可靠性.5G时代,设备和用户数量呈指数级增长,这对业务支持服务(BSS)提出了新需求,也成为了一项特别艰巨的任务. 正如您目前所看到的现实情况,电信网络策略响应,个性化报价或防止欺诈交易等应用程序,必须能够在几毫秒内对数据事件做出反应,才能增加营收或防止亏损. 为了更好地满足这些日益复杂的需求,CSP需要知道如何在日益拥挤的数据库环境中进行最佳地数据管理,而且这类场景似乎每年都会出现新的类

  摘要:数据库作为最关键的基础设施,随着互联网时代的信息高速增长,关系型数据库因其高门槛.高成本以及扩展性差等原因导致的局限性逐渐浮出水面,如今更是面临诸多问题和挑战,Tapdata 专注新一代实时数据处理技术,为企业提供与现代软件架构相结合的数据服务解决方案( Tapdata 实时数据服务平台).   数据库作为最关键的基础设施,渗透技术领域的方方面面.随着互联网时代的信息高速增长,关系型数据库因其高门槛.高成本以及扩展性差等原因导致的局限性逐渐浮出水面,如今更是面临诸多问题和挑战,在这一大

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

Kullback–Leibler divergence KL散度 In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence,information gain, relative entropy, or KLIC) is a non-symmetric measure of the difference between two

一.第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain).  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. 根据shannon的信息论,给定

创立Est•Design华服高级成衣定制工作室 - 北京服装学院-莱佛士国际学院 创立Est•Design华服高级成衣定制工作室 创立Est•Design华服高级成衣定制工作室 童雪涛   "专业成就理想.北服莱佛士国际学院的特色教育模式让我对服装行业有了更深的认识,它为我打开了无限发挥的空间." 来自浙江的童雪涛,对服装充满了无限热爱.在来到北服-莱佛士国际学院学习之前她就拥有一家自己的服装店,但那时的她对服装行业并没有太多的专业知识,只是从一个商业的角度从事着服装经营.在北服-莱佛

作者:桂. 时间:2017-04-06  12:29:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前在梳理最小二乘的时候,矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization, NMF)的方法求解,经常见到别人提起这个算法,打算对此梳理一下.优化问题求解,最基本的是问题描述与准则函数的定义,紧接着才涉及准则函数的求解问题,本文为NMF

前言 大冬天的没得玩,只能和代码玩. 所以就无聊研究了一下星巴克官网,在我看来应该是基本还原吧~ 请各位大神指教! 官网效果图 要写的就是最上方的会闪现的白色条条 效果分析 1.在滚动条往下拉到一定距离后,往下拉导航栏消失. 2.当滚动条往上拉的时候,导航栏出现,并且拉到最上方的时候,导航栏效果是放大的. 解决思路 1.首先要监听滚动条的滚动方向.判断滚动方向,然后让导航栏发生隐藏显示事件. 2. 在滚动一定距离内,放大和缩小导航栏的大小.可以观察出导航栏的大小是因为Logo图片大小变化而引起的

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型