1.f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的.事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种. 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Hellinger distance, 和total variation distance,都是f散度的一种特例.只是f函数的取值不同而也. 在python中的实现 : import numpy as np imp

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||

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)

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

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

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

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

EARTH_REDIUS = 6378.137 def rad(d): return d * pi / 180.0 def getDistance(lat1, lng1, lat2, lng2): radLat1 = rad(lat1) radLat2 = rad(lat2) a = radLat1 - radLat2 b = rad(lng1) - rad(lng2) s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(sin(a/2), 2) + cos(radLat1

https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81388306 https://blog.csdn.net/nockinonheavensdoor/article/details/82055147 https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/80016095 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26988777

给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 . 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros"输出: 3解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')rorse -> rose (删除 'r')rose -> ros (删除 'e')示例 2: 输入: word1

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as

一.前期学习经过 GAN(Generative Adversarial Nets)是生成对抗网络的简称,由生成器和判别器组成,在训练过程中通过生成器和判别器的相互对抗,来相互的促进.提高.最近一段时间对GAN进行了学习,并使用GAN做了一次实践,在这里做一篇笔记记录一下. 最初我参照JensLee大神的讲解,使用keras构造了一个DCGAN(深度卷积生成对抗网络)模型,来对数据集中的256张小狗图像进行学习,都是一些类似这样的狗狗照片: 他的方法是通过随机生成的维度为1000的向量,生成大小为

先来梳理一下我们之前所写的代码,原始的生成对抗网络,所要优化的目标函数为: 此目标函数可以分为两部分来看: ①固定生成器 G,优化判别器 D, 则上式可以写成如下形式: 可以转化为最小化形式: 我们编写的代码中,d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = D_logits, labels = tf.ones_like(D))),由于我们判别器最后一层是 sigmoid ,所以可以看出来

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

承接上上篇博客,在其基础上,加入了Wasserstein distance和correlation prior .其他相关工作.网络细节(maxout operator).训练方式和数据处理等基本和前文一致.以下是这两点改进的大概: Wasserstein convolutional neural network(WCNN)的低级层利用容易得到的大量VIS光谱训练,高级层划分为3部分:the NIR layer, the VIS layer and the NIR-VIS shared laye

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

前段时间,Wasserstein GAN以其精巧的理论分析.简单至极的算法实现.出色的实验效果,在GAN研究圈内掀起了一阵热潮(对WGAN不熟悉的读者,可以参考我之前写的介绍文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎专栏).但是很多人(包括我们实验室的同学)到了上手跑实验的时候,却发现WGAN实际上没那么完美,反而存在着训练困难.收敛速度慢等问题.其实,WGAN的作者Martin Arjovsky不久后就在reddit上表示他也意识到了这个问题,认为关键在于原设计中Lipsch

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

综合之前的类的学习,做以下实例练习:(建议先不要看代码,自己先试着写:代码仅供参考,有多种实现方法) 1. Triangle  & Equilateral 1). 创建class Triangle 表示三角形,包含三个属性值:angle1.angle2.angle3: 类方法 check_angles():若三个角相加 == 180,return True:若不是,return False class Triangle(object): def __init__(self,angle1,angl