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kld_GMM_SVM.ppt

KLD

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SVM

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kld_GMM_SVM.ppt Kullback-Leibler divergence based kernel for SVM

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Pietro Laface

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POLITECNICO di TORINO

Pietro Laface Professor

FabioCastaldo Post-doc

Sandro Cumani PhD

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Ivano Dalmasso Thesis

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LOQUENDO

Claudio Vair Senior

Researcher

Daniele Colibro

Researcher

Emanuele Dalmasso Post-

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好的，以下是在PyTorch上实现VAE，完成对矩阵数据降噪的代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 定义VAE模型 class VAE(nn.Module):

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ent = (- labels * torch.log(labels)).sum(-2) cent = (- labels * torch.log(pastp[None,:,:,None])).sum(-2) kld = (cent - ent).mean(0) kld[mask.reshape(B,7**2)] = -100

这是一个关于 PyTorch 深度学习框架的计算问题，我可以回答。这段代码计算了一个分类问题中的 KL 散度，其中 ent 表示熵，cent 表示交叉熵，kld 表示 KL 散度。这段代码还包括了一个 mask，用于过滤掉一些无效的数据。

jieshixi解释下B = out.size(0)//p # repeat重复指定维度 hidden = self.rnn(out, hidden.repeat(p,1,1,1)) labels = torch.softmax(self.classifier(hidden), 1) labels = labels.reshape(p, B, self.classes, self.ggridsz**2) # (p，64，10，49) 预测出的labels # ent(p，64，49) ent = (- labels * torch.log(labels)).sum(-2) # ent=-xlog(x)[log以e为底],sum(-2)是以-2维度相加 # cent(p，64，49) pastp是没有rnn之前的概率上面一行的labels是rnn之后的概率 cent = (- labels torch.log(pastp[None,:,:,None])).sum(-2) kld = (cent - ent).mean(0) # (64，49) kld[mask.reshape(B, self.ggridsz**2)] = -100 locmax = kld.argmax(-1) loc = torch.stack([locmax//self.ggridsz, locmax%self.ggridsz],-1) kld = kld.reshape(B, 1, self.ggridsz, self.ggridsz)

这段代码中，out.size(0)表示out张量的第一个维度的大小，即张量的batch size。//表示整除运算符，p为一个整数。因此，B = out.size(0)//p表示将batch size除以p，得到的结果向下取整，赋值给变量B。

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可以回答这个问题。使用 openpyxl 合并两个 sheet 的方法如下： 1. 首先导入 openpyxl 模块： ```python import openpyxl ``` 2. 打开要合并的两个 Excel 文件： ```python wb1 = openpyxl.load_workbook('file1.xlsx') wb2 = openpyxl.load_workbook('f

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