生成模型、最大化似然、KL散度

最新推荐文章于 2024-09-23 17:32:05 发布
最新推荐文章于 2024-09-23 17:32:05 发布
阅读量805 收藏
点赞数
分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
本文探讨了在统计推断中，为何最大化似然估计等价于最小化KL散度。这一原理对于理解机器学习算法的目标函数至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大语言模型原理基础与前沿 KL散度：前向与反向
AI架构师小马
06-23 828
1. 背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目的是让计算机能够理解和处理人类语言。其中，语言模型是NLP中的一个重要概念，它是指对语言的概率分布进行建模的数学模型。大语言模型是指能够处理大规模语料库的语言模型，它在自然语言处理中扮演着重要的角色。 KL散度（Kullback-Leibler divergence
LLM - 关于 KL 散度的一些理解
最新发布
AGI
03-11 1169
KL 散度 (Kullback-Leibler Divergence) 是衡量两个概率分布之间差异的一种非对称性度量工具。基于信息论原理，用于量化一个概率分布相对于另一个概率分布的信息损失程度。KL 散度值越小，表示两个分布越相似；反之，值越大，说明分布差异越大。
生成模型、最大化似然、KL离散度
12-23
生成模型、最大化似然、KL离散度 ，
ML(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系
sinat_40624829的博客
11-15 1748
最大似然-最小KL散度-最小化交叉熵损失-三者的关系 问题缘起：给定一组数据(x1,x2,...,xm)(x^1,x^2,...,x^m)(x1,x2,...,xm),希望找到这组数据服从的分布。此种情况下，分布规律用概率密度p(x)表征。 问题归处：如果能够建模/近似建模p(x)，就能够利用p(x)进行采样/数据生成。离散化x的空间{xi}i=1n\{x_i\}_{i=1}^n{xi​}i=1n​, 计算{p(xi)}i=1n\{p(x_i)\}_{i=1}^n{p(xi​)}i=1n​,取概率最大的xk
零基础入门深度学习四：生成模型
wind_liang的博客
02-07 1373
Generative 美 [ˈdʒɛnərətɪv, -əˌre-] : 能生产的，有生产力的； 生殖的；  Model 美 [ˈmɑdl] : 模型 likelihood [ˈlaɪkliˌhʊd] : 似然函数 Maximum 美 [ˈmæksəməm] : 最大值 features 美 ['fitʃəz] : 特征 vector 美[ˈvɛktɚ] : 向量
深度学习（六十六）生成模型、最大化似然、KL散度
hjimce的专栏
06-27 4501
成模型中，假设样本数据是来自于未知的数据分布Pr中采样得到，生成模型的学习过程就是要学习一个Pr的近似概率分布Pθ，其中θ是模型的参数。对于Pθ有两种建模方式： (1)直接用参数θ来描述密度函数。也就是概率密度函数满足： (2)通过已知分布的随机变量Z，用参数θ的变换函数gθ(z)来描述概率密度函数：
【每日论文阅读】生成模型篇
prinTao的博客
01-03 2143
标题: Federated Multi-View Synthesizing for Metaverse作者: Yiyu Guo;Zhijin Qin;摘要:元宇宙有望提供沉浸式娱乐、教育和商务应用。然而，虚拟现实（VR）在无线网络上的传输是数据和计算密集型的，这使得引入满足严格的服务质量要求的新颖解决方案变得至关重要。随着边缘智能和深度学习的最近进展，我们开发了一个新颖的多视图合成框架，能够高效地为元宇宙中的无线内容传递提供计算、存储和通信资源。
【损失函数】KL散度与交叉熵理解
Frost_Descent的博客
09-23 2237
变分自编码器等模型中会引入Kullback-Leibler散度作为损失函数。
KL散度原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-06 798
KL散度原理与代码实例讲解 1.背景介绍 1.1 信息论与熵的概念 信息论是一门研究信息的表示、度量、传输和处理的理论,是20世纪最重要的科学理论之一。其核心概念之一是熵(Entropy),熵描述了一个随机变量的不确定性或无序程度。
深度学习中的熵、交叉熵、相对熵（KL散度）、极大释然估计之间的联系与区别
m0_59156726的博客
04-24 2062
熵的最初来源于热力学。在热力学中，熵代表了系统的无序程度或混乱程度，也可以理解为系统的热力学状态的一种度量。后来被广泛引用于各个领域中，如信息学、统计学、AI等，甚至社会学当中。接下来将大家领略一下深度学习中熵的应用。
KLTransform
04-20
基于Matlab的KL变换程序。有对应的解释说明，图像自选。
生成模型笔记（二）：最大似然，贝叶斯和最大后验概率
D_Trump的博客
07-14 870
生成模型笔记（二）：最大似然，贝叶斯和最大后验概率
BZOJ3747 POI2015 Kinoman 【线段树】*
Dream_maker的博客
08-10 414
BZOJ3747 POI2015 Kinoman Description 共有m部电影，编号为1~m，第i部电影的好看值为w[i]。 在n天之中（从1~n编号）每天会放映一部电影，第i天放映的是第f[i]部。 你可以选择l,r(1<=l<=r<=n)，并观看第l,l+1,…,r天内所有的电影。如果同一部电影你观看多于一次，你会感到无聊，于是无法获得这部电影的好看值...
机器学习中的数学（六）：线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
qq_37692302的博客
06-13 2244
前言 如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解、到算法最终的结果，都有着相当的相似。 本次的内容主要是以推导数学公式为主，都是从算法的物理意义出发，然后一步一步最...
极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）
weixin_45741070的博客
06-26 1818
极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）1.无标签样本1.1.数据集1.2.公式推导2.有标签样本2.1.数据集2.2.公式推导3.参考 先说结论：极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）完全等价 我们从无标签和有标签两个角度来证明这个结论。 1.无标签样本 1.1.数据集 假设我们的数据集为D={x1,x2,⋯ ,xN}\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\cdots,x_N\}D={x1​,x2​,⋯,xN​}，每个数据为xi=[xi1xi2⋯xip]x_i=\begin{bmatrix}x
KL散度相关知识点总结
易之道的博客
08-28 9724
KL散度 定义及说明 KL散度（KL divergence）是度量两个分布之间差异的函数。测量两个概率分布之间的距离。如果两个分布越接近，那么KL散度越小，如果越远，KL散度就会越大。 考虑一个未知的分布p(x)p(x)p(x)，假定用一个 近似的分布q(x)q(x)q(x) 对其进行建模。 如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系，用来把 x 的值传给接收者，那么由于我们使用了q(x)而不是真实分布p(x)，平均编码长度比用真实分布p(x)进行编码增加的信息量(单位是 nat )为： KL(p∣∣q) 
详解熵， 交叉熵，KL散度，互信息
jiede1的博客
06-06 1716
首先介绍几个信息论中的概念。 熵， 表示某个概率分布的不确定度： H(x)=−∑p(x)logp(x) H(x) = - \sum p(x) log p(x) H(x)=−∑p(x)logp(x) 联合熵，两个变量联合分布的不确定度： H(x,y)=∑∑p(x,y)logp(x,y) H(x,y) = \sum \sum p(x,y) log p(x,y) H(x,y)=∑∑p(x,y)logp(x,y) 条件熵，在X确定后，Y的不确定度： H(Y∣X)=∑p(xi)H(Y∣X=xi)=∑∑p(x,y)
kl散度度量分布_KL散度理解
weixin_35318685的博客
01-03 1417
1. 概念考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个近似的分布 q(x) 对它进行建模。如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系，用来把 x 的值传给接收者，那么由于我们使用了q(x)而不是真实分布p(x)，平均编码长度比用真实分布p(x)进行编码增加的信息量(单位是 nat )为： (1)这被称为分布p(x)和分布q(x)之间的相对熵(relative entr...
【生成模型】极大似然估计，你必须掌握的概率模型
hacker_long的专栏
11-08 3833
上一期为大家说明了什么是无监督生成模型。在无监督生成模型中，极大似然法一直扮演着非常核心的位置，我们必须对它有深刻的理解，本期小米粥将为大家讲一下极大似然法的那些事情。 ...
贝叶斯模型与KL散度
02-25
VAE 是一种强大的生成模型架构，其训练过程依赖于最大化证据下界（ELBO），即最小化重构误差加上由 KL 散度构成的正则项。这样做不仅能够提高样本质量还能防止过拟合现象的发生[^2]。 #### 参数估计 对于复杂模型...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值