ISP是什么

最新推荐文章于 2025-03-18 01:20:14 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 01:20:14 发布
阅读量5.2k 收藏 4
点赞数 2
分类专栏： 特殊名词 文章标签： isp
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31649693/article/details/121229936
版权
互联网服务提供商（ISP）是连接用户与Internet的关键，它们主要提供接入服务、导航服务和信息服务。接入服务帮助用户接入网络，导航服务协助用户在海量信息中寻找所需，而信息服务则涉及数据的收集、加工、存储和更新，通过网络向用户提供内容。

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

互联网服务提供商（Internet Service Provider），简称ISP，指的是面向公众提供下列信息服务的经营者：一是接入服务，即帮助用户接入Internet；二是导航服务，即帮助用户在Internet上找到所需要的信息；三是信息服务，即建立数据服务系统，收集、加工、存储信息，定期维护更新，并通过网络向用户提供信息内容服务。

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZJQ的博客
03-19 228
黑塞矩阵和Fisher矩阵为优化提供理论基础，而LoRA通过低秩近似降低计算成本。三者的结合在大模型微调中具有潜力，未来可进一步探索动态低秩结构、理论分析和跨模态应用。
[持续学习] Fisher信息矩阵与EWC
qqq_aaa_zzz1的博客
05-07 8469
文章目录一、前置知识1. 得分函数 score / informant2. Fisher信息矩阵二、EWC1. 数学推导2. 如何计算 Fisher 信息矩阵 一、前置知识 1. 得分函数 score / informant score / informant 定义为对数似然函数关于参数的梯度： s(θ)≡∂log⁡L(θ)∂θ s(\theta) \equiv \frac{\partial\log{\mathcal{L}(\theta)}}{\partial\theta} s(θ)≡∂θ∂logL(θ)​
FIM:使用Fisher信息矩阵评估模型的鲁棒性
04-10
FIM 使用Fisher信息矩阵评估模型的鲁棒性
Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix，简称FIM）
阿正的梦工坊
02-24 2127
Fisher信息矩阵是一个对称的方阵，用于描述概率密度函数（或概率质量函数）在其参数下的信息含量。简单来说，它告诉我们通过观测数据能够获得多少关于未知参数的信息。
似然函数与费舍尔信息矩阵的讲解
DuHz的博客
03-18 921
本笔记将更详尽地介绍似然函数（Likelihood Function）和费舍尔信息矩阵（Fisher Information Matrix）。在统计建模中，我们常常设想：在实际应用中，我们先观测到一些样本数据，再去推断（估计）分布背后的参数 θ\thetaθ。给定一个观测值 xxx，如果知道参数 θ\thetaθ，则 p(x∣θ)p(x \mid \theta)p(x∣θ) 表示的是“X=xX = xX=x 出现的概率密度或概率质量”。 然而，当我们真正拿到数据 xxx 后，我们往往对 θ\thetaθ 不
fisher-information-matrix:FIM和经验FIM的PyTorch实施
05-02
渔民信息矩阵 FIM和经验FIM的PyTorch实施
Fisher information matrix笔记
weixin_30414155的博客
11-06 6193
在看FK论文时，fisher information matrix是必须理解的。 从维基百科查阅到，Fisher information matrix是用利用最大似然函数估计来计算方差矩阵。 来源于：http://mathworld.wolfram.com/FisherInformationMatrix.html Fisher information matrix矩阵便是上面的(Jx)i...
论文问题详解3：Fisher information matrix
存放地
05-25 1615
(4) 高维非凸时代下的 Fisher information与深度学习的泛化能力 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/34394897.(2) Fisher Information Matrix - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/474994301.(1) 费舍尔信息矩阵及自然梯度法 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/228099600.回看了之前学的时候做的笔记，感觉其实也很清晰，可以参考。
Fisher信息与Fisher信息矩阵
a_beatiful_knife的博客
01-18 1万+
强化学习随记
费舍尔信息矩阵全面讲述
m0_57407372的博客
12-23 3330
费舍尔信息矩阵是描述参数估计精度的重要工具，它基于对数似然函数的二阶导数，反映了数据中关于参数的信息量。根据Cramér-Rao不等式，参数的无偏估计量的方差不能小于费舍尔信息的倒数。费舍尔信息越大，表示数据对于估计这些参数的"信息"越多，估计的精度越高；：根据Cramér-Rao下界，若参数的估计量是无偏的，那么它的方差的下界由费舍尔信息矩阵的逆给出。最终得到的费舍尔信息矩阵的形式是一个 2×2 的矩阵，包含对均值和方差的估计不确定性的描述。的矩阵，其中每个元素是参数对数似然函数的二阶偏导数的期望。
Fisher information（费雪信息）和费雪信息矩阵
热门推荐
Artifact1的博客
06-19 4万+
费雪信息在数理统计学，费雪信息 (有时简称为 信息)是一种度量随机变量 X 所含有的关于其自身随机分布函数的未知参数 θ 的信息量。严格地说，它是分数对方差或观测信息的期望值。Fisher信息在最大似然估计量的大样本分布中地位是由统计学家罗纳德*费雪推广的(通过发展弗朗西斯*伊西德罗*埃奇沃思（Francis Ysidro Edgeworth)的初步结果)。费雪信息矩阵是可以用来计算最大似然估计量...
fisher information matrix
01-29
sensitivity analysis
matlab集成c代码-quantitative:使用Fisher信息矩阵和Cramer-RaoBound进行自动微分的最佳实验设计
05-22
Matlab集成的c代码欢迎来到定量 这是一个旨在利用Python可用的大量工具来创建用于定量MRI方法分析的开源框架的项目的所在地。 用户可以自由使用它，但也可以提供帮助。 通过新的脉冲序列，信号方程式和框架改进，我们可以一起构建工具，成为定量成像社区的新标准。 请欣赏我对Cramér-Rao下界的介绍，最佳实验设计及其在DESPOT1 / 2中的应用。 特征 通过以下方式计算Cramér-Rao下界 以Fisher信息矩阵和CRLB为准则的最佳实验设计 未来 通过Bloch仿真和扩展相位图方法描述的信号分析 目前的应用 DESPOT2-FM（Deoni等人） MPRAGE T1映射（Liu等人） 要求 除了NumPy和SciPy之外，此软件包的主要要求是和。 前两个可通过PyPI使用，但必须手动安装PyAutoDiff。 Python入门 安装 为科学计算安装Python的最佳方法是使用预制环境或捆绑包。 竞争者很多，但其中两个主要参与者是：和（以前是Enthought Python发行版）。 这些都是免费的。 付费或学术许可可提供对加速库或更好支持的访问。 一键安装可帮助组装最广
费舍尔信息矩阵 & 低秩矩阵 & 渐近正态性
qzhqbb的博客
11-08 1718
emo了
Fisher信息矩阵（Fisher Information Matrix, FIM）与自然梯度下降：机器学习中的优化利器
阿正的梦工坊
02-24 1302
Fisher信息矩阵和自然梯度下降为机器学习提供了一种“聪明”的优化方式，通过捕捉参数空间的几何结构，避免普通梯度下降的盲目性。参数正交性则是锦上添花的关键：当参数间信息正交时，梯度方向分离，优化路径更清晰，训练效率更高。
fisher信息矩阵_经典模式识别：Fisher线性判别
weixin_40000702的博客
11-30 1856
本文将介绍Fisher线性判别的原理和具体实践，阅读时间约8分钟，关注公众号可在后台领取数据集资源哦^-^Fisher线性判别1.背景介绍生活中我们往往会遇到具有高维特性的数据，如个人信息，天气数据等。而在使用统计方法处理分类等模式识别问题时，通常是在低维空间展开研究的。而一般基于统计学习方法难以求解高维数据，所以降维成了解决问题的突破口。对于高维空间样本，投影到一维坐标上，可能会出现样...
计算Fisher信息之基础矩阵（一）
tortelee的博客
09-25 1万+
import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt stepsize = 0.01 ''' 这里有个问题 就是特征值的排列方式可能跟下一个的顺序不一样，所以就会导致求导时候的错位。 这里需要在求导的时候，搞一下吧。 另外，矩阵的特征值，会不会突然变异？有跃迁？需要设置一个，检测的一些。 ''' def EigV...
Fisher information
sunjianqiang12345的博客
10-21 3245
  定义 在数理统计中，Fisher information是一种衡量“随机观测样本携带的关于未知参数的信息量”的方法，其中为所遵循的概率密度函数的参数。形式上，它是得分（score）的方差。设为概率密度函数。的对数似然函数为。 （1）如果似然函数随着的改变而迅速达到最大，则很容易从中获得的真实值，或者说提供了很多关于的信息； （2）如果似然函数（也是）的分布较平，或分布比较均匀，则需要大...
Fisher Information（费雪信息）详解
BoldFruit的博客
04-25 5638
Fisher Information 是一种衡量“随机观测样本携带的未知参数θ\thetaθ的信息量”的方法，其中θ\thetaθ为待估计的参数。假定观测随机变量序列为X1X2X3X1​X2​...X3​，且都服从概率分布fX;θf(X;\theta)fX;θLX;θ∏i1nfXi;θLX;θi1∏n​fXi​;θ对数似然函数对θ\thetaθ求导并令一阶导数为0，则可以得到θ。
Fisher信息矩阵（FIM）与CRB
最新发布
04-03
### Fisher信息矩阵（FIM）与Cramér-Rao下界（CRB）的关系及应用 #### FIM 和 CRB 的基本概念 Fisher信息矩阵（FIM）是一种衡量数据中关于未知参数的信息含量的工具。具体来说，它是通过观测模型及其概率分布导出的一个矩阵形式[^1]。对于一个给定的概率密度函数 \( p(y|x) \)，其对应的FIM可以通过以下公式定义： \[ I(x) = E\left[\left(\frac{\partial}{\partial x} \ln p(y|x)\right) \left(\frac{\partial}{\partial x} \ln p(y|x)\right)^T\right] \] 这里，\( I(x) \) 是FIM，而 \( y \) 表示观测值，\( x \) 则是待估参数。 Cramér-Rao下界（CRB），则是基于FIM的一种理论界限。它表明，在满足一定正则条件下，任意无偏估计器的协方差矩阵都不得低于FIM的逆矩阵。换句话说，CRB给出了估计精度的一个理论极限[^2]。这一关系可以用下面的不等式表达： \[ \text{Var}(\hat{x}) \geq I^{-1}(x) \] 这里的 \( \hat{x} \) 表示对参数 \( x \) 的估计值，\( \text{Var}(\hat{x}) \) 是该估计值的方差。 #### 应用场景分析 在实际工程和科学研究领域中，FIM和CRB的应用非常广泛。例如，在信号处理、通信系统以及机器学习等领域，它们被用来评估各种算法性能的最优可能性。考虑一个具体的例子：假设我们有一个线性观测模型， \[ y = f(x) + v, \] 其中 \( f(x) \) 是已知的非随机函数，\( v \sim N(0, \sigma^2) \) 是零均值高斯白噪声。此时，我们可以依据此模型构建相应的FIM并进一步推导出CRB来判断可能达到的最佳估计效果。 另外，在多传感器融合或多目标跟踪等问题里，利用FIM还可以帮助设计更优的数据采集策略或者优化滤波算法结构，从而提高整体系统的效率与准确性。 ```python import numpy as np def fisher_information_matrix(f_prime, sigma_sq): """ Calculate the Fisher Information Matrix given derivative of function and noise variance. Parameters: f_prime (array): Derivative values at each point. sigma_sq (float): Variance of Gaussian noise. Returns: array: The calculated Fisher Information Matrix. """ fim = (f_prime.T @ f_prime) / sigma_sq return fim # Example usage with a simple linear model where f'(x)=A A = np.array([[1], [2]]) sigma_squared = 0.5 example_fim = fisher_information_matrix(A, sigma_squared) print("Example Fisher Information Matrix:\n", example_fim) ``` 以上代码片段展示了如何根据特定条件下的梯度信息计算简单的Fisher信息矩阵实例。 #### 总结 综上所述，Fisher信息矩阵不仅提供了量化统计样本所含有关参数信息的方法论基础，而且通过与其密切关联的Cramér-Rao下界的配合使用，能够有效指导各类复杂环境下最佳估计方案的设计过程。
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