这个推导是为了便于理解,同时建立交叉熵、KL散度和信息量之间的关系
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件,p(x)表示事件发生的概率。 2. 信息熵 信息熵具有以下性质:单调性,即发生概率越高的事件,其所携带的信息熵越低。极端案例就是“太阳从东方升起...
这个推导是为了便于理解,同时建立交叉熵、KL散度和信息量之间的关系
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件,p(x)表示事件发生的概率。 2. 信息熵 信息熵具有以下性质:单调性,即发生概率越高的事件,其所携带的信息熵越低。极端案例就是“太阳从东方升起...
感谢提醒。确实漏了一个负号
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件,p(x)表示事件发生的概率。 2. 信息熵 信息熵具有以下性质:单调性,即发生概率越高的事件,其所携带的信息熵越低。极端案例就是“太阳从东方升起...
在生活中,机器学习模型常用于甄别不好的东西,比如垃圾邮件或恶意软件的检测等,这样就可能有不法分子千方百计想要骗过训练好的模型。 拿图像分类来说,如果我们想攻击一个训练好的图像...
Win10系统下安装PyTorch 最近由于重装了系统,所以需要在机器上重新建立PyTorch环境。在网上查了一些资料,发现很多都已经过时了。以前的比较方便的一种安装流程为:...
我们在写论文管理参考文献时,可以在.tex文件同级目录下建立.bib文件来管理。具体方法为:在正文最后的 \end{document} 前加上下述两句代码: \bibliog...
用过PyTorch的朋友大概都知道,对于不同的网络层,输入的维度虽然不同,但是通常输入的第一个维度都是batch_size,比如torch.nn.Linear的输入(batc...
文章发布于公号【数智物语】(ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。 来源 |AI公园(id:AI_Paradise) 作者 | George Se...
十二月快乐鸭!21世纪10年代的最后一个12月 也要加油鸭!又是拖了一周才来写…真的不能这么懒啦!今天记录的内容来自于@一只大南瓜 之前让我看的Unet网络。————————...
Attention(注意力)机制其实来源于人类的认识认知能力。比如当人们观察一个场景或处理一件事情时,人们往往会关注场景的显著性物体,处理事情时则希望抓住主要矛盾。注意力机制...
随着移动终端的普及,以及在其上运行深度学习模型的需求,神经网络小型化越来越得到重视和关注,已经成为研究的热门之一。作为小型化模型的经典代表,MobileNet 系列模型已经先...
1. 摘要 我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络。给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度、通道和空间顺序推断出...
IJCAI2018 微软研究院出品 本文为自己的论文阅读笔记,如有错误欢迎指正,转载请注明链接及作者 不得不承认,公司做推荐研究更加有优势,其有实际应用场景和数据,能够直接发...