KL25最小系统下载

weixin_39821746 2019-08-31 11:00:19

KL25最小系统图，飞思卡尔M0+芯片的最小系统图，很详细，苏州大学开发
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MIT研究发现，强化学习(RL)相比监督微调(SFT)能有效缓解大模型的灾难性遗忘问题。研究提出了"遗忘定律"：新任务上的KL散度是预测遗忘的关键指标。RL的优势源于其on-policy特性，倾向于选择与原始模型KL散度最小的解决方案("RL的剃刀")。这一发现为设计持续学习系统提供了新视角，表明最小化与基模型的KL散度是实现无遗忘持续适应的关键原则。

下面的视频展示了KL散度随着分布变化而带来的差异，具体地，固定分布1（红色曲线），改变分布2（蓝色曲线），可以直观地看到，两个分布差异越小，其KL散度（阴影区域面积）越小。上述例子中，我们判断序列1更接近序列0的依据是这两个序列更容易混淆，这也是建模两个分布距离的依据，即区分这两个分布的难易程度，KL散度便是一种经典的建模方式。“很简单，我把左手的硬币抛一万次，记录正反两面出现的次数，然后右手中的每个硬币都抛一万次，看哪个结果和左手的结果类似，它就最相近，这其实就是数学中的KL……包括离散和连续两种形式。

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KL散度及Python实现1 KL散度1.1 定义1.2 公式1.3 几个结论1.4 应用1.4.1 应用1：机器学习领域1.4.2 应用2：用户画像2 Python实现求解2.1 生成分布2.2 计算方法12.3 计算方法23 参考 1 KL散度在很多场合，经常会遇到KL散度这个概念，那么它到底是什么含义呢？如何定义的？又有哪些应用场景？最后如何用Python进行计算呢？ 1.1 定义 KL散度（Kullback-Leibler divergence，简称KLD）: 在信息系统中称为相对熵（relat

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