Kullback-Leibler Divergence，即K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、...
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如何理解K-L散度（相对熵） -
Adverarial Variation Bayes (AVB)Abstract Variational Autoencoders (VAEs)是一个latent variable models,目的是为了学习训练数据复杂的分布。然后模型...
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协同过滤——推荐系统算法原理
0.前言 沃尔玛超市的员工发现，到超市买纸尿裤的男人会顺手买啤酒。这就是经典的【纸尿裤和啤酒】的故事，也是推荐系统比较简洁明了的解释。 在探讨推荐算法原理之前，先说一个概念：...
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人脸识别图像的模糊度判别算法的优化人脸识别图像的模糊度判别算法的优化 最近在做一个项目,需要处理网络摄像头传过来的图像,判断图像质量,识别图像中的人员,再做分割处理后,发给百度AIP face做人脸识别和比对...
