KL散度
2024/9/23 22:30:33
Diffusion Model原理剖析
目录 前言1. DDPM演算法初览2. 图像生成模型共同目标3. VAE: Lower bound of l o g P ( x ) logP(x) logP(x)4. Diffusion Model背后的数学原理5. 为什么需要Sample?6. Diffusion Model的应用7. Diffusion Model成功的关键总结参考 前言 接着上篇文章 图像生成模型浅析&#…
深度学习中的熵、交叉熵、相对熵（KL散度）、极大释然估计之间的联系与区别
熵的最初来源于热力学。在热力学中，熵代表了系统的无序程度或混乱程度，也可以理解为系统的热力学状态的一种度量。后来被广泛引用于各个领域中，如信息学、统计学、AI等，甚至社会学当中。接下来将大家领略一下深度学习中熵的应用。…
识蒸馏十大关键概念详解:从教师-学生范式到模型压缩和重生网络
知识蒸馏(Knowledge Distillation)任务通常会使用以下术语和表述:
Knowledge Distillation (KD): 知识蒸馏的直接称呼,指从一个大型复杂的教师模型(teacher model)中提取知识,并传递给一个小型简单的学生模型(student model)的过程。Teacher-Student Framework: 教师-学生框架…
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