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继续散分。。。
www_huabo
2010-11-09 08:04:54
继续散分。。。
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继续散分。。。
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pbfanfan
2010-11-09
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悠然自得迈着凌波微步来接楼主的分分
hyf_0023
2010-11-09
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呵呵,又来了
smitxx
2010-11-09
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接分,接分
sshonly
2010-11-09
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为毛要散分?
fm20027
2010-11-09
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接分,接分。
showilove
2010-11-09
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12345 上山打老虎
xiaobn_cn
2010-11-09
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强力接分党来了
smitxx
2010-11-09
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继续接分。。。
xuam
2010-11-09
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继续接分。。。
newease
2010-11-09
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好,散分都如此敬业,值得敬佩
lightsword1
2010-11-09
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支持楼主一个!
黑_天
2010-11-09
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新手,不知道散分和接分
qwas104
2010-11-09
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接分的来了
smitxx
2010-11-09
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我也是过来看看
showilove
2010-11-09
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过来看看
小数分频锁相环中的整数边界杂散IBS
本文解析了PLL中预分频器引入噪声的原因——整数边界杂散,解释了杂散产生的原理,包括整数边界杂散和高阶杂散。讨论了IBS对信号质量的影响,如抖动和系统失真,并给出了降低IBS的三种方法:调整鉴相器频率、减小环路带宽和利用算法随机分频。最后提到ADIsimFrequencyPlanner软件在整数边界杂散仿真中的应用。
【大模型】VAE中的“变分”是什么
本文围绕VAE中的“变分”展开,介绍了VAE损失函数由重构项和KL散度项组成,前者确保输入输出相似,后者解决AE痛点。还阐述了边际似然的定义、推导及计算挑战,引入变分推断和变分下界ELBO,通过最大化ELBO间接最大化边际似然,最后介绍了代码实现中的公式。
一文理解KL散度
文章通过一个外星蠕虫牙齿数量分布的例子介绍了KL散度的概念,它是衡量两个概率分布之间差异的度量。在信息论中,熵表示数据的不确定性,而KL散度则用于量化用一个分布近似另一个分布时的信息损失。文章还探讨了在深度学习中为何通常使用交叉熵而非KL散度作为损失函数,并提到了KL散度在变分自编码器和变分贝叶斯方法中的角色。
向量场的散度和旋度_梯度、散度、旋度
本文详细介绍了向量场的梯度、散度和旋度概念。梯度表示函数在空间中变化最快的方向和大小;散度用于判断向量场在某点是否产生“逸出”;旋度则描述了向量场在该点的旋转情况。通过泰勒级数和多元函数的近似,解释了这些概念,并给出了数学表达式和直观解释。
GAN学习笔记-KL散度(Kullback-Leibler Divergence)、JS散度(Jensen–Shannon divergence)、Wasserstein Distance
本文介绍了三种概率分布差异度量方法:KL散度、JS散度和Wasserstein距离。KL散度用于衡量两个概率分布的非对称性差异,适合于交叉熵损失函数;JS散度是对称的,但当分布不重合时可能导致梯度消失问题;Wasserstein距离则通过计算样本对的期望距离来量化分布间的差异,适用于处理分布不重合的情况。
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