没啥，就是想散分。。。

Libran 2002-12-26 07:19:02

生不带来死不带去的。。。

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可以呀, 在水源可以用呀:)

yyfzy 2002-12-26

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这个分是不能涨星的哦

呵呵

我要回去睡觉了

To:favorit(醉里挑灯看剑)

女孩子可要养成早回家的习惯哦

favorit 2002-12-26

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favorit 2002-12-26

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没办法呀:(
我想赶快蹭到一颗星呀!

favorit 2002-12-26

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yyfzy 2002-12-26

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我说这个帖子的回复怎么这么快呢

原来全是
favorit(醉里挑灯看剑)
你的啊，

为了挣分，你也真是辛苦，都快成“自动回复机”了

呵呵

favorit 2002-12-26

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我什么都没有看到:)

yyfzy 2002-12-26

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To: favorit(醉里挑灯看剑)

你也来看？？

呵呵，影响不好哦！

favorit 2002-12-26

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这样蹭分真累呀:(

Libran 2002-12-26

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放分机不好用
推迟结贴……

favorit 2002-12-26

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alfxiao 2002-12-26

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接分

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这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。

KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logq(x)p(x)dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x)，我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x)，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]

Jensen-Shannon散度是一种改进的、对称的概率分布相似性度量，能够有效克服KL散度的局限性。它具有非负性、对称性和有界性等良好性质，广泛应用于机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域。JS散度的直观含义是通过比较两个分布与它们的中间分布的差异，来量化两个分布之间的相似性。

RBM学习方法当前在对RBM 的研究中，典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法，变分近似方法(variational approach)，对比散度(contrastive divergence,CD)算法，模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法（1）简介 G

在介绍KL散度和JS散度之前，我们需要了解什么是信息熵，什么是交叉熵。香农信息量、信息熵香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小当对数的底数为2时，香农信息量的单位为比特香农信息量描述的是随机变量在某一点...

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