继续散分

taolei 2003-09-19 09:43:31

rt

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Wnyu 2003-09-21

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接分！

QINYUEH 2003-09-21

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接分了

lilylamb 2003-09-21

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接点

67 2003-09-21

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接分

wangjunandy 2003-09-20

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我接！

stars_of_leo 2003-09-20

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我来了你得分分还真是多阿：）

iriscole 2003-09-20

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我来了

希望的梦想 2003-09-20

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接分，谢谢

fengzheng12345 2003-09-20

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退一步海阔天空

eaglezy 2003-09-20

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up

xinshou1979330 2003-09-20

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接分
THS

shangqiao 2003-09-20

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jie

wilsonchung 2003-09-20

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happy

weifengaa 2003-09-20

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好久都没有接分了
接接

moke33 2003-09-20

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mark,谢谢搂主

MeMeFang 2003-09-19

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散分必接!

linfeng01 2003-09-19

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thanks，没分的日子还是不好过。

lynx1111 2003-09-19

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thx

new_zero 2003-09-19

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hehe

acefr 2003-09-19

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很久没有jf了

:)

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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。

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。

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。

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。

本文深入解析了信息论中的核心概念——熵，以及其在机器学习中的应用，包括KL散度和交叉熵的定义、公式及特性。通过实例解释了这些概念的实际意义，并介绍了交叉熵在二分类问题中的应用。

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