1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度.对于两个概率分布P.Q,二者越相似,KL散度越小. KL散度的性质:P表示真实分布,Q表示P的拟合分布 非负性:KL(P||Q)>=0,当P=Q时,KL(P||Q)=0: 反身性:KL(P||P)=0 非对称性:D(P||Q) ≠ D(Q||P) KL散度不满足三角不等 python 代码实现: from scipy import stats P = [0.2, 0.4, 0

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||

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

转自:https://www.jianshu.com/p/43318a3dc715?from=timeline&isappinstalled=0 https://blog.csdn.net/ericcchen/article/details/72357411 https://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/7400923.html 实际含义包括数据和假设的概率模型之间的差距,也可以理解为损失. 当以2为底时表示的是,以当前形式标识信息损失了多少位. 1.数据的熵 当底数

目录 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 1. 信息量(熵) 2. KL散度 3. 交叉熵 4. JS散度 机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解 摘要: 熵(entropy).KL 散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)和交叉熵(cross-entropy)以及JS散度,在深度学习以及机器学习很多地方都用的到,尤其是对于目标函数和损失函数的定义.在逻辑回归问题中,目标函数就是用交叉熵定义的. 1. 信息量(熵) 信息论是应用数学的一个分支,主要研究

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以

https://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/85227476

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet

本文来自<towards principled methods for training generative adversarial networks>,时间线为2017年1月,第一作者为WGAN的作者,Martin Arjovsky. 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比

上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 WGAN前作:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks  WGAN:  Wasserstein GAN  Improved WGAN:  Improved Training of Wasserstein GANs  本文outline 一句话介绍WGAN: Using Earth Mover’s Distance to evaluate two distri

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判

令人拍案叫绝的Wasserstein GAN WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN两种形式各自的问题,第一种形式等价在最优判别器下等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度,由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性,使得生成器面临梯度消失的问题:第二种形式在最优判别器下等价于既要最小化生成分布与真实分布直接的KL散度,又要最大化其JS散度,相互矛盾,导致梯度不稳定,而且KL散度的不对称性使得生成器宁可丧失多样性也不愿丧失准确性,导致coll

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判

深入浅出 GAN·原理篇文字版(完整)|干货 from:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc 百家号17-05-2902:02 导语 这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出,到 2017年5月,都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究.一共覆盖了25篇重要论文(论文列表见本文最下方). 引言:GAN的惊艳应用 首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢? GAN 可以被用

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,GAN正在被

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章会先从Gan的简单应用示例讲起,从三个方面问题以及解决思路覆盖25篇GAN论文,第二个大部分会进一步讲Gan的所有领域应用 ----------------------------------------------------------------------------------- 上一篇说到最近有人关于encoder给出了更加直观的解释: 从另一个角度理解,传统的A是我们希望的map,两

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章会先从Gan的简单应用示例讲起,从三个方面问题以及解决思路覆盖25篇GAN论文,第二个大部分会进一步讲Gan的所有领域应用 ----------------------------------------------------------------------------------- 1: 下图GAN可以学到不同的字体,并且在字体之间进行不同的变换 2 下图可以用简笔画可以用GAN帮助生成想

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进