散度SEARCH AGGREGATION
...題的根源可以歸結(jié)為兩點(diǎn)，一是等價(jià)優(yōu)化的距離衡量（KL散度、JS散度）不合理，二是生成器隨機(jī)初始化后的生成分布很難與真實(shí)分布有不可忽略的重疊。WGAN前作其實(shí)已經(jīng)針對(duì)第二點(diǎn)提出了一個(gè)解決方案，就是對(duì)生成樣本和真實(shí)...
...據(jù)的分布的距離差的最小化。最開始使用的是Jensen-Shannon散度。但是，Wasserstein GAN(wGAN)文章在理論和實(shí)際兩個(gè)方面，都證明了最小化推土距離EMD(Earth Mover’s distance)才是解決上述問題的最優(yōu)方法。當(dāng)然在實(shí)際計(jì)算中，由于EMD的計(jì)...
...?(x)=∫p(x,z)dz，而變分推斷的本質(zhì)，就是將邊際分布的 KL 散度 KL(p?(x)‖q(x)) 改為聯(lián)合分布的 KL 散度 KL(p(x,z)‖q(x,z)) 或 KL(q(x,z)‖p(x,z))，而：意味著聯(lián)合分布的 KL 散度是一個(gè)更強(qiáng)的條件（上界）。所以一旦優(yōu)化成功，那么我們就...
...的 sparse autoencoder 損失函數(shù)表達(dá)式為： 最后的一項(xiàng)表示KL散度，其具體表達(dá)式如下： 隱藏層神經(jīng)元 j 的平均活躍度計(jì)算如下： 其中，p 是稀疏性參數(shù)，通常是一個(gè)接近于0的很小的值（比如 p = 0.05）。換句話說，我們想要讓隱...
...mation)：MLE是一個(gè)最基本的思路，實(shí)踐中用得很多的還有KL散度(Kullback–Leibler divergence)，假設(shè)真實(shí)分布是P，采樣分布是Q，則KL散度為：從公式也能看出來，KL散度描述的是兩個(gè)分布的差異程度。換個(gè)角度來看，讓產(chǎn)生的樣本和原...
...e 或 EM distance) 來替換傳統(tǒng) GAN 的 Jensen Shannon divergence ( J-S 散度) 。EM 距離的原始形式很難理解，因此使用了雙重形式。這需要判別網(wǎng)絡(luò)是 1-Lipschitz，通過修改判別網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重來維護(hù)。使用 Earth Mover distance 的優(yōu)勢(shì)在于即使真實(shí)的生...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
