提示我要散（分）要散（分），我只好就散（分）

childecn 2003-07-28 05:36:41

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不放点分还真不行啊

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海蓝光科技 2003-07-28

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hao

phoenithx 2003-07-28

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u nice guy!

饮水需思源 2003-07-28

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遇上好心人了

unkland 2003-07-28

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你散多点啊，改天我散分，让你看看，什么叫散分

ming7922 2003-07-28

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接

wingchi 2003-07-28

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同上

012345678 2003-07-28

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呵呵！
接！

SuperTitan001 2003-07-28

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呵呵！
接！

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。

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

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]

目录：信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵 JS散度推土机理论 Wasserstein距离 WGAN中对JS散度，KL散度和推土机距离的描述信息量：任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只是它们承载的信息量会有所不同。如昨天下雨这个已知事件，因为已经发生，既定事实，那么它的信息量...

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。

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