JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布添加描述 和 ,其JS散度公式为:
JS散度度量了两个概率分布的相似度,基于KL散度的变体,解决了KL散度非对称的问题。一般地,JS散度是对称的,其取值是0到1之间。
相对熵又叫KL散度,也叫做信息增益,如果我们对于同一个随机变量,有两个单独的概率分布和,我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离:比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高(正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近),或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征(在两个分类下的数据分布的差异应当比较大)。
欢迎来到专栏《GAN的优化》,这是第二期。在这个专栏中,我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论,尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起,深入探究GAN的点点滴滴。
前言 上次带大家写了原始版的 GAN,只生成了高斯分布。但兔子哥哥发现在 GAN 论文的底下,有 GAN 生成图片的 example。 因此,这足以说明 GAN 亦有能力生成图片,并非只有 DCGAN
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Wassertein 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?
GAN的思想就是:这是一个两人的零和博弈游戏,博弈双方的利益之和是一个常数,比如两个人掰手腕,假设总的空间是一定的,你的力气大一点,那你就得到的空间多一点,相应的我的空间就少一点,相反我力气大我就得到的多一点,但有一点是确定的就是,我两的总空间是一定的,这就是二人博弈,但是呢总利益是一定的。
Π(P1,P2)是P1和P2分布组合起来的所有可能的联合分布的集合。对于每一个可能的联合分布γ,可以从中采样(x,y)∼γ得到一个样本x和y,并计算出这对样本的距离||x−y||,所以可以计算该联合分布γ下,样本对距离的期望值E(x,y)∼γ[||x−y||]。在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界infγ∼Π(P1,P2)E(x,y)∼γ[||x−y||]就是Wasserstein距离。
近些年的顶会,出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作,它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫(meng bi)这一方向,在这里和大家简要分享一些看法,如有雷同,不胜荣幸。
数据决定了任务的上限,模型方法决定达到上限的能力。在这里想借助信息熵的一些概念来对数据的重要性做一些分析,将数据的分布差异度量出来,并据此得到特征对于分类的重要性度量。 对于特征的重要性的分析不适合放到特征特别多的情况下,因为往往特征之间是不独立的,所以去统计大量的特征组合的分布是一件很费时间的事情,但是本文的方法对于单个特征或者中少量的特征还是可以尝试的。
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法。
越学习越发现自己知之甚少,道阻且长,还是认真看下这篇文章,好好琢磨琢磨GAN吧。
KL距离,即Kullback-Leibler Divergence,也被成为信息熵(Relative Entropy)。一般KL距离用来衡量同意事件中,两种概率分布的相似程度,这个值越小,则相似程度越高。
笔者接触 GAN 也有一段时间了,从一开始的小白,到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白,被 GANs 的对抗思维所折服,被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极,『太极生两仪,两仪生四象』,太极阐明了宇宙从无极而太极,以至万物化生的过程,太极也是讲究阴阳调和。(哈哈,这么说来 GANs 其实在中国古代就已经有了发展雏形了。)
机器之心原创 作者:蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目,上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中,我们将从原论文出发,借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释,完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直观概念,第二部分描述概念与优化的形式化表达,第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析,最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址:https://github.com/jiq
本周推送的话题是WGAN——WassersteinGAN[2],这篇文章于2017年1月26日出现在arXiv上,并迅速得到了大家的热议,在reddit上有专门的帖子讨论这篇文章,甚至连Ian Goodfellow,GAN的提出者也参与了讨论。文末有reddit讨论区的地址。感谢郑华滨同学推荐的WGAN前传[1]:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks,Martin Arjovsky把文章投给了ICLR 2017,前天公布的录取结果显示文章中了oral。前传是GAN的理论研究,WGAN不仅在理论上做了进一步研究,还提出了针对GAN一系列问题的解决方案,包括mode collapse、训练不稳定等。
此外,相比之前机器之心报道的注意力能否提高模型可解释性的文章,本文更多的从语境词语级别(contextualized word level),探讨注意力机制是否可以被解释。遗憾的是,本文作者也同样认为,注意力层不足以解释模型所关注的重点。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
---- 作者:卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练(Cooperative Training),通过交替训练生成器(G)和调和器(M),无需任何预训
导语:本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布,因此利用这类模型,我们可以完成图像自动生成(采样)、图像信息补全等工作。另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多
---- 新智元专栏 作者:卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练(Cooperative Training),通过交替训练生成器(G)和调和器(M),无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度,且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说,该算法无需改动模型的网络结构,同时计算代价较理想,是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1804.
开发者写代码,和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑,一行行写成代码,并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发,将思考过程一行行写成表达式,并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
编者按:本书节选自图书《深度学习轻松学》第十章部分内容,书中以轻松直白的语言,生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识,并深入剖析了算法的原理与本质。同时还配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。 又双叒叕赠书啦!请关注文末活动。 本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而
本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像
来源:1024深度学习 作者:冯超 本文长度为2600字,建议阅读6分钟 本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN,以及GAN的变种模型。 在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多挑战,而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN,以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成模型——Variational autoencoder,简称VAE。 1.1 生成式模型 前
是一个非常复杂的分布,那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制,而我们则是希望
距离(distance,差异程度)、相似度(similarity,相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离,这些方法作为机器学习的基础概念,广泛应用于如:Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析,分为以下几类展开:
早在2018年和2019年,SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”,“深度学习算法地图”,对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结,帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万,有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里,我们将对机器学习的数学知识进行总结,画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大,因此我们分成了整体知识结构图,以及每门课的知识结构图。
变分自编码器(VAE)是当下最流行的生成模型系列之一,它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化(EM)算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上,VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界(ELBO),从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角,让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。 论文链接(已收录于AI open):https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言 我们往往
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一,目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
生成对抗网络(GAN)是一类非常强大的神经网络,具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络(生成器和判别器)组成的系统。
与回归任务不同,分类任务是指标签信息是一个离散值,其表示的是样本对应的类别,一般使用one-hot向量来表示类别,例如源数据中有两类,分别为猫和狗,此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗,但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫,使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热,热 的位置对应于向量中的1,所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1,而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢,从类别的区分性来说,两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说,其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别,分别为猫,狗和西瓜,若用标量表示可以表示为label猫=1,label狗=2,label西瓜=3,从距离上来说,以欧氏距离为例,dist(猫,狗)=1,dist(狗,西瓜)=1,dist(猫,西瓜)=2,这样会得出一个荒谬的结论,狗要比猫更像西瓜,因此用标量来区分类别是不明确的,若以独热编码表示类别,即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。
来源:信息网络工程研究中心本文共1000字,建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。 GAN 生成网络接收一个随机噪声,生成逼真图像; 判别网络接收一个图像,生成该图像是真实的概率(0~1); GAN网络中存在两个不同的网络,训练方式采用的是对抗训练方式,其中G的梯度更新信息来自于判别器D,而不是来自数据样本。 GAN不适合处理离散形式的数据,比如文本。 使用JS散度作为距离公式 DCGAN DCGAN(deep convolutional generative adversa
在前一篇文章中,我们展示了如何借助 SOTA 项目探索机器翻译最前沿的进展。我们可以发现,拥有最顶尖效果的模型,通常都有非常美妙的想法,这对于理解整个任务或领域非常重要。但是如果从另一个角度,探讨这些顶尖模型的关系与演化,我们能获得另一种全局体验。
近期的活动比较零散,主要的业余精力都放在了libatbus上了。但是这个一时半会也写不完,所以能整理出来的东西不多。就说下最近跟进的开源代码吧。
最近,在公司给一些刚刚使用vue进行开发的同学做了一次分享, 其中包括一些vue开发中需要注意的点, 以及一些可能会踩到的坑.具体内容如下:
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
生成对抗网络 (GAN) 是一类功能强大的神经网络,具有广泛的应用前景。GAN 本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)——二者相互竞争。
当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候,意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解,从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说,也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法,从而更好的应用算法,通过算法去优化代码,提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT(线性查找算法) DFS(深度优化算
几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型,然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数,然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定,剩下的是求解最优化问题,这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。
不扯淡了,还是来学技术吧。 散列,是一种常用的数据存储技术,优势在于可以快速的插入或取出,使用它的数据结构,叫散列表。 它的优势哈,插入、删除、取用数据都很快,但对于查找却效率低下。 (书上原话,我不
作者:Double_V 编辑:龚 赛 PART 01 GAN 简介 引言 生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是由open ai研究员Good fellow在2014年提出的一种生成式模型,自从提出后在深度学习领域收到了广泛的关注和研究。目前,深度学习领域的图像生成,风格迁移,图像变换,图像描述,无监督学习,甚至强化学习领域都能看到GAN 的身影。GAN主要针对的是一种生成类问题。目前深度学习领域可以分为两大类,其中一个是检测识别,比如图像分类,目标识别等等,
对称加密(也叫私钥加密)指加密和解密使用相同密钥的加密算法。 它要求发送方和接收方在安全通信之前,商定一个密钥。 对称算法的安全性依赖于密钥,泄漏密钥就意味着任何人都可以对他们发送或接收的消息解密,所以密钥的保密性对通信的安全性至关重要。
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