在Latent Diffusion中，VAE里KL散度（KL divergence）权重（weight）的选择很关键。 - 潜在空间分布：模型会更倾向于让潜在空间的分布接近先验分布（通常是标准正态分布）。 这意味着 …

PPO 提出了2种方法替代 K-L 约束，第一种是裁剪替代目标函数 Clipped Surrogate Objective. 第二种方法是自适应 K-L 惩罚系数. 可见 TRPO 或 PPO 都是通过引入 K-L 希望每次迭代时新旧策 …

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2023年3月16日 · KL散度（Kullback-Leibler Divergence，简称KL散度） 是一种度量两个 概率分布 之间差异的指标，也被称为相对熵（Relative Entropy）。 KL散度被广泛应用于信息论、统计 …

KL散度(Kullback-Leibler Divergence)是用来度量两个概率分布相似度的指标，它作为经典损失函数被广泛地用于聚类分析与参数估计等机器学习任务中。 今天，我们来唠一唠这个KL散度，主 …

一、第一种理解 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 KL散度是两 …

KL散度可以用来衡量两个概率分布之间的相似性，两个概率分布越相近，KL散度越小。 D_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^{N}{[p(x_{i})log p(x_{i}) - p(x_{i})log q(x_{i})]} (1) 通常P为真实事件 …

2023年6月9日 · 统计学上，kl散度用来衡量一个概率分布q对另一个概率分布p偏离的程度，记为dkl(p||q)d_{kl}(p||q). 在信息论的编码理论中， KL 散 度 也称为相对熵 ( relative entropy ) 或信息 …

2024年3月1日 · 今天在读《MiniLLM: Knowledge Distillation of Large Language Models》 文章时，看到了使用Reverse KL Divergence 的思想来做LLM的KD。 但是对于反向KL散度比较陌 …

吉隆坡小巴服务 （ 英语 ： Kuala Lumpur Mini-Bus Service ） 是马来西亚最古老的公共巴士服务之一，曾经服务于吉隆坡和巴生谷地区。这种小巴主要涂成粉红色，侧面有白色条纹，只能容 …