首页def divergence(y, x): div = 0. for i in range(y.shape[-1]): div += torch.autograd.grad(y[..., i], x, torch.ones_like(y[..., i]), create_graph=True)[0][..., i:i+1] return div 解释一下

def divergence(y, x): div = 0. for i in range(y.shape[-1]): div += torch.autograd.grad(y[..., i], x, torch.ones_like(y[..., i]), create_graph=True)[0][..., i:i+1] return div 解释一下

时间: 2023-03-15 18:50:50 浏览: 120

geodesical_skew_divergence:PyTorch实现的α-大地偏斜散度

α-大地偏斜散度正式的PyTorch实现“ 偏斜”。 [ ] 非对称偏斜发散通过将分布之一混合到由参数λ确定的程度来平滑另一个分布，从而平滑了其中一个分布。这种散度是KL散度的近似值，KL散度不需要目标分布相对于源分布是绝对连续的。本文提出了一种称为α-大地测量偏斜发散的偏斜发散的信息几何概括，并对其性质进行了研究。安装从PyPi $ pip install gs_divergence 来自GitHub $ git clone https://github.com/nocotan/geodesical_skew_divergence $ python setup.py install 用法计算两个张量的差异 import torch from gs_divergence import gs_div a = torch . Tensor ([ 0.1 , 0.2 ,

这里的divergence指的是Kullback-Leibler divergence，是一种用于衡量两个概率分布的相似程度的分布度量。它的定义是：KL（P，Q）= ∑P（i）log（P（i）/Q（i））。在这里，div是一个张量，用于表示两个函数（y和x）的KL divergence，它的每个元素都是一个梯度，即梯度y[...,i]在x上的值。

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