Python:多分布计算中Kullback-Leibler散度的快速高效实现我有以下问题:我有一个20K离散分布(直方图)的矩阵,我需要计算每对之间的KL散度(KLD)。简单的方法是使用两个for循环,并通过标准的KLD计算来计算两个分布之间的KLD。这需要时间。很多时间。我 ...2024-05-17 已阅读: n次
变分自编码器损失函数中的自定义keras回调和正则化项的变权(beta)可变自动编码器损耗函数如下:损耗=损耗\重建+β*损耗\ kld。我正在尝试有效地实现Kullback-Liebler Divergence Cyclic Annealing——即在训练期间动态地改变 ...2024-05-17 已阅读: n次
在tensorflow中,有没有一种方法可以对损失函数进行动态加权加法?在我的代码中,我有两个自定义损失函数。一个是负对数似然(NLL),另一个是KL散度(KLD) 其中每一个都单独计算,并使用model.add_loss(NLL)和model.add_loss(KLD) ...2024-05-17 已阅读: n次
计算Kullback的有效方法&Python中的Leibler散度我要计算成千上万离散概率向量之间的Kullback-Leibler Divergence(KLD)。目前我正在使用下面的代码,但对我来说太慢了。我想知道有没有更快的方法来计算KL散度?在 import ...2024-05-17 已阅读: n次
使用python验证自定义邮件id验证电子邮件地址 有效地址为: custom@domain.kld #(kld can be any length string) custom1.custom2@domain.kld custom1 ...2024-05-17 已阅读: n次
重写循环/加速cod我写了一段代码。我相信它可以以更快的方式实现。有没有人有什么建议。我知道嵌套for循环不是很像python。你知道吗 这段代码基本上是通过改变窗口大小来计算文档主题矩阵中文档之间的KLD散度。你知道吗 ...2024-05-17 已阅读: n次
BetaVariational自动编码器无法解开我正在处理一个生成心跳的虚拟示例,希望首先使用VAE对心跳进行编码,然后使用一个简单的分类器 问题是,当我将beta值增加到0.01以上时,重建将变得毫无意义(请参见第一幅图)。 当beta值较低时, ...2024-05-17 已阅读: n次
torch Adamoptimizer在优化器中产生cuda错误。步骤()使用3 Torch线性层添加自定义损耗函数后 我收到一个cuda错误 class KLDLoss(nn.Module): def __init__(self, reduction='sum'): ...2024-05-17 已阅读: n次
为什么在许多实现中变分自动编码器的损失与纸张相反?我想我理解自动编码变分贝叶斯的论文。我正在阅读一些实现本文的tensorflow代码。但我不明白这些代码中的损失函数。因为很多代码都是用同样的方式编写的,可能我错了。在 问题是这样的。下面的等式来自A ...2024-05-17 已阅读: n次