這個推導(dǎo)是為了便于理解,同時建立交叉熵、KL散度和信息量之間的關(guān)系
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件,p(x)表示事件發(fā)生的概率腹忽。 2. 信息熵 信息熵具有以下性質(zhì):單調(diào)性来累,即發(fā)生概率越高的事件,其所攜帶的信息熵越低留凭。極端案例就是“太陽從東方升起...
這個推導(dǎo)是為了便于理解,同時建立交叉熵、KL散度和信息量之間的關(guān)系
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件,p(x)表示事件發(fā)生的概率腹忽。 2. 信息熵 信息熵具有以下性質(zhì):單調(diào)性来累,即發(fā)生概率越高的事件,其所攜帶的信息熵越低留凭。極端案例就是“太陽從東方升起...
感謝提醒佃扼。確實漏了一個負(fù)號
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件,p(x)表示事件發(fā)生的概率蔼夜。 2. 信息熵 信息熵具有以下性質(zhì):單調(diào)性兼耀,即發(fā)生概率越高的事件,其所攜帶的信息熵越低求冷。極端案例就是“太陽從東方升起...
在生活中瘤运,機(jī)器學(xué)習(xí)模型常用于甄別不好的東西,比如垃圾郵件或惡意軟件的檢測等匠题,這樣就可能有不法分子千方百計想要騙過訓(xùn)練好的模型拯坟。 拿圖像分類來說,如果我們想攻擊一個訓(xùn)練好的圖像...
Win10系統(tǒng)下安裝PyTorch 最近由于重裝了系統(tǒng)郁季,所以需要在機(jī)器上重新建立PyTorch環(huán)境。在網(wǎng)上查了一些資料钱磅,發(fā)現(xiàn)很多都已經(jīng)過時了梦裂。以前的比較方便的一種安裝流程為:...
我們在寫論文管理參考文獻(xiàn)時,可以在.tex文件同級目錄下建立.bib文件來管理盖淡。具體方法為:在正文最后的 \end{document} 前加上下述兩句代碼: \bibliog...
用過PyTorch的朋友大概都知道年柠,對于不同的網(wǎng)絡(luò)層,輸入的維度雖然不同褪迟,但是通常輸入的第一個維度都是batch_size冗恨,比如torch.nn.Linear的輸入(batc...
文章發(fā)布于公號【數(shù)智物語】(ID:decision_engine)另凌,關(guān)注公號不錯過每一篇干貨谱轨。 來源 |AI公園(id:AI_Paradise) 作者 | George Se...
十二月快樂鴨!21世紀(jì)10年代的最后一個12月 也要加油鴨吠谢!又是拖了一周才來寫…真的不能這么懶啦土童!今天記錄的內(nèi)容來自于@一只大南瓜 之前讓我看的Unet網(wǎng)絡(luò)」し唬————————...
Attention(注意力)機(jī)制其實來源于人類的認(rèn)識認(rèn)知能力献汗。比如當(dāng)人們觀察一個場景或處理一件事情時敢订,人們往往會關(guān)注場景的顯著性物體,處理事情時則希望抓住主要矛盾罢吃。注意力機(jī)制...
隨著移動終端的普及,以及在其上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的需求尿招,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小型化越來越得到重視和關(guān)注矾柜,已經(jīng)成為研究的熱門之一。作為小型化模型的經(jīng)典代表就谜,MobileNet 系列模型已經(jīng)先...
1. 摘要 我們提出了卷積塊注意模塊 (CBAM), 一個簡單而有效的注意模塊的前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怪蔑。給出了一個中間特征映射, 我們的模塊按照兩個獨(dú)立的維度、通道和空間順序推斷出...
IJCAI2018 微軟研究院出品 本文為自己的論文閱讀筆記丧荐,如有錯誤歡迎指正缆瓣,轉(zhuǎn)載請注明鏈接及作者 不得不承認(rèn),公司做推薦研究更加有優(yōu)勢虹统,其有實際應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)弓坞,能夠直接發(fā)...