Kullback-Leibler Divergence怒医，即K-L散度荷逞，是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式睛挚，又叫相對熵。在概率學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上棚辽，我們經(jīng)常會使用一種更簡單的兢孝、...
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如何理解K-L散度（相對熵） -
直觀解讀KL散度的數(shù)學(xué)概念直觀解讀KL散度的數(shù)學(xué)概念 關(guān)鍵點(diǎn)摘要 KL 散度是一種衡量兩個(gè)概率分布的匹配程度的指標(biāo)，兩個(gè)分布差異越大睬捶，KL散度越大黔宛。 定義如下： 其中 p(x) 是目標(biāo)分布，q(x)是...
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有了這些chrome插件侧戴，寫程序就像開了掛1宁昭、Tampermonkey 俗稱“油猴”，擴(kuò)展性非常強(qiáng)大酗宋。方便腳本管理积仗、概覽、自動(dòng)更新蜕猫、安全寂曹、兼容性、Chrome 同步等功能回右。 官方對該插件的描述只有一句“The wor...
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Keras入門（二）模型的保存隆圆、讀取及加載本文將會介紹如何利用Keras來實(shí)現(xiàn)模型的保存、讀取以及加載翔烁。 ??本文使用的模型為解決IRIS數(shù)據(jù)集的多分類問題而設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型渺氧，模型的結(jié)構(gòu)示意圖如下： ...
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Keras入門（一）搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）解決多分類問題Keras介紹 ??Keras是一個(gè)開源的高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，由純Python編寫而成蹬屹，其后端可以基于Tensorflow侣背、Theano、MXNet以及CNTK慨默。Keras ...
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[轉(zhuǎn)]2016年不可錯(cuò)過的21個(gè)深度學(xué)習(xí)視頻贩耐、教程和課程目前，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被應(yīng)用到很多的領(lǐng)域當(dāng)中厦取，例如：語音識別潮太、圖像識別、在一個(gè)數(shù)據(jù)集當(dāng)中尋找模式虾攻、照片中的事物分類铡买、字符文本生成、自動(dòng)駕駛汽車等等霎箍。因此寻狂，了解深度學(xué)習(xí)及其概念是非...
