想問下JS散度的P1+P2肯定會(huì)和P1或P2有重疊幔崖，即JS散度中的兩個(gè)KL項(xiàng)內(nèi)都是有重疊的食店，為什么還會(huì)說JS散度存在沒有重疊的問題？
KL散度赏寇、JS散度吉嫩、Wassertein距離KL散度 KL散度又稱相對(duì)熵，信息散度嗅定，信息增益自娩。KL散度是兩個(gè)概率分布P和Q差別的非對(duì)稱性的度量。在經(jīng)典境況下渠退，P表示數(shù)據(jù)的真實(shí)分布忙迁，Q表示數(shù)據(jù)的理論分布，模型分布碎乃。定義如...
請問樓主pytorch用的是哪個(gè)版本晨川？本地測試“m.grad.data.zero_()”會(huì)報(bào)錯(cuò)“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'”
PyTorch中的backward注意：簡書數(shù)學(xué)公式支持不好证九，建議移步我的博客獲得更佳的閱讀體驗(yàn)。 接觸了PyTorch這么長的時(shí)間共虑，也玩了很多PyTorch的騷操作愧怜，都特別簡單直觀地實(shí)現(xiàn)了，但是有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)...
"1.ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 從0到255的值映射到0到1的范圍內(nèi)，并轉(zhuǎn)化成Tensor格式尘分。"numpy.ndarray轉(zhuǎn)化為Tensor猜惋，應(yīng)該發(fā)生了從HWC的順序變?yōu)镃HW對(duì)嗎？
超簡單培愁！pytorch入門教程（四）：準(zhǔn)備圖片數(shù)據(jù)集在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前著摔，我們必須有數(shù)據(jù)，作為資深伸手黨定续，必須知道以下幾個(gè)數(shù)據(jù)提供源： 一谍咆、CIFAR-10 CIFAR-10是多倫多大學(xué)提供的圖片數(shù)據(jù)庫禾锤，圖片分辨率壓縮至32x3...
