Zzz.png
Generating Sentences from a Continuous Space
loss function of vae
image
def kl_anneal_function(ann_function, step, k, x0):
if ann_function == 'logistic':
return float(1/(1+np.exp(-k*(step-x0))))
elif ann_function == 'linear':
return min(1, step/x0)
When
k = 0.0025
x0 = 2500
ann_function = 'logistic'
image.png
When
x0 = 2500
ann_function = 'linear'
image.png
论文原图
VAE中KL散度设计 之前训练结果 KL散度消失 Generating Sentences from a Cont...
老遇到交叉熵作为损失函数的情况,于是总结一下 KL散度 交叉熵从KL散度(相对熵)中引出,KL散度(Kullbac...
1.KL散度（Kullback-Leibler divergence） 在概率论或信息论中，KL散度( Kullb...
# KL散度
KL散度 KL散度又称相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。在经典境况下，...
1.KL散度 KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布P和Q 差别的非对称性的度量。 K...
定义 相对熵（relative entropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-...
直观解读KL散度的数学概念 关键点摘要 KL 散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散...
一直以为KL散度是什么新奇玩意，但是其实还是旧瓶装新酒 机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵_冉茂松...
最近因为学习变分贝叶斯，里面涉及到 KL 散度的概念，于是找到几篇讲解非常到位的文章。相信看完后可以对 KL 散度...
本文标题：2019-11-07 VAE中KL散度权重设计
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hndbbctx.html
网友评论