...题的根源可以归结为两点，一是等价优化的距离衡量（KL散度、JS散度）不合理，二是生成器随机初始化后的生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠。WGAN前作其实已经针对第二点提出了一个解决方案，就是对生成样本和真实...
...据的分布的距离差的最小化。最开始使用的是Jensen-Shannon散度。但是，Wasserstein GAN(wGAN)文章在理论和实际两个方面，都证明了最小化推土距离EMD(Earth Mover’s distance)才是解决上述问题的最优方法。当然在实际计算中，由于EMD的计...
...̃(x)=∫p(x,z)dz，而变分推断的本质，就是将边际分布的 KL 散度 KL(p̃(x)‖q(x)) 改为联合分布的 KL 散度 KL(p(x,z)‖q(x,z)) 或 KL(q(x,z)‖p(x,z))，而：意味着联合分布的 KL 散度是一个更强的条件（上界）。所以一旦优化成功，那么我们就...
...的 sparse autoencoder 损失函数表达式为： 最后的一项表示KL散度，其具体表达式如下： 隐藏层神经元 j 的平均活跃度计算如下： 其中，p 是稀疏性参数，通常是一个接近于0的很小的值（比如 p = 0.05）。换句话说，我们想要让隐...
...mation)：MLE是一个最基本的思路，实践中用得很多的还有KL散度(Kullback–Leibler divergence)，假设真实分布是P，采样分布是Q，则KL散度为：从公式也能看出来，KL散度描述的是两个分布的差异程度。换个角度来看，让产生的样本和原...
...e 或 EM distance) 来替换传统 GAN 的 Jensen Shannon divergence ( J-S 散度) 。EM 距离的原始形式很难理解，因此使用了双重形式。这需要判别网络是 1-Lipschitz，通过修改判别网络的权重来维护。使用 Earth Mover distance 的优势在于即使真实的生...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
