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    【AI初识境】深度学习中常用的损失函数有哪些?

    概率大,出现机会多,则不确定性小,这个关系就用对数函数来表征。 为什么选择对数函数而不是其他函数呢?...首先,不确定性必须是概率P的单调递降函数,假设一个系统中各个离散事件互不相关,要求其总的不确定性等于各自不确定性之和,对数函数是满足这个要求的。...原始的GAN的损失使用了JS散度,两个分布之间越接近,它们的JS散度越小,但实际上这并不适合衡量生成数据分布和真实数据分布的距离,相关的分析已经非常的多了,本文如果展开就太长了,因此直接给解决方案。...第一是它同时要最小化生成分布与真实分布的KL散度,却又要最大化两者的JS散度,这是矛盾的会导致梯度不稳定。...wessertein距离相比KL散度和JS散度的优势在于,即使两个分布的支撑集没有重叠或者重叠非常少,仍然能反映两个分布的远近。而JS散度在此情况下是常量,KL散度可能无意义。

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    深度学习中常用的损失函数loss有哪些?

    概率大,出现机会多,则不确定性小,这个关系就用对数函数来表征。 为什么选择对数函数而不是其他函数呢?...首先,不确定性必须是概率P的单调递降函数,假设一个系统中各个离散事件互不相关,要求其总的不确定性等于各自不确定性之和,对数函数是满足这个要求的。...原始的GAN的损失使用了JS散度,两个分布之间越接近,它们的JS散度越小,但实际上这并不适合衡量生成数据分布和真实数据分布的距离,相关的分析已经非常的多了,本文如果展开就太长了,因此直接给解决方案。...第一是它同时要最小化生成分布与真实分布的KL散度,却又要最大化两者的JS散度,这是矛盾的会导致梯度不稳定。...wessertein距离相比KL散度和JS散度的优势在于,即使两个分布的支撑集没有重叠或者重叠非常少,仍然能反映两个分布的远近。而JS散度在此情况下是常量,KL散度可能无意义。

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    “JS加密”等于“JS混淆”?

    JS加密、JS混淆,是一回事吗?是的!在国内,JS加密,其实就是指JS混淆。...1、当人们提起JS加密时,通常是指对JS代码进行混淆加密处理,而不是指JS加密算法(如xor加密算法、md5加密算法、base64加密算法,等等...)2、而“JS混淆”这个词,来源于国外的称呼,在国外称为...所以,有的人用国外的翻译名称,称为js混淆。3、无论是js加密,还是js混淆,他们的功能,都是对js代码进行保护,使可读的明文js代码变的不可读,防护自己写的js代码被他人随意阅读、分析、复制盗用。...,js是直接执行源码、对外发布也是源码),所以,为了提升js代码安全性,就有了js加密、js混淆操作。...加密后的js代码,不一定能保证100%安全了,但肯定比不加密强,很简单的道理。6、怎样进行js加密、js混淆?

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    机器学习中的数学:为什么对数如此重要

    此外,也很乏味 同一函数的对数函数的一阶导数要简单得多: ? 二阶导数也很简单: ? 当你实际使用对数时,你会得到一个不同的函数。 你走路和开车时不需要走相同的路线。...这正是一个函数和该函数的对数函数共同之处:相同的参数可以最小化损失函数。 对这个函数和它对数函数同时求导就得到损失函数的最小值。...一个数学证明 我们来证明一个使函数最小化的参数等于这个函数的对数函数的最小化的参数。 ?...它的对数函数是: ? 部分图像如下: ? 可以看到,在这两种情况下,函数的最大值都是当x=0.3时取得。 是的,我们没有得到相同的函数,但是我们仍然有相同的临界点来帮助我们最小化损失函数。...一句话总结:一个函数和该函数的对数函数有一个共同之处,就是最小化的参数是相同的,对数求导要简单很多,会加快我们的计算速度。 deephub翻译组:gkkkkkk DeepHub

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    JS

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    C++中log的底数理解

    假设有底数为2和3的两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数,不会随着底数的不同而不同,因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法,它用到的就是分而治之的思想,而它的时间复杂度就是N*logN,此算法采用的是二分法,所以可以认为对应的对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3

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    Java开发者的神经网络进阶指南:深入探讨交叉熵损失函数

    现在让我们继续探讨对数函数的概念。前面讲解了指数函数,对数函数则是指数函数的逆运算。如果有一个指数函数表达式为y = a^x ,那么它的对数表达式就是x = log_a y 。...为了方便表示,我们通常将左侧的结果记为$y$,右侧的未知函数记为$x$,因此对数函数最终表示为y = log_a x 。为了更加深刻地记忆这一点,让我们看一下它的分布图例。...然而,当我们转而讨论对数函数时,其表示形式导致了这一点被调换至( (1,0) ),因此对于对数函数而言,它的恒过点即为( (1,0) )。 剩下关于对数的变换我就不再详细讲解了。...因为对数函数的特性是,其参数 ( x ) 可以无限接近于0,但不能等于0。因此,如果参数等于0,就会导致对数函数计算时出现错误或无穷大的情况。...在讨论中,我们还回顾了指数和对数函数的基本概念,这些函数在交叉熵的定义和理解中起着重要作用。指数函数展示了指数级增长的特性,而对数函数则是其逆运算,用于计算相对熵和交叉熵函数中的对数项。

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    时间复杂度中的log(n)底数到底是多少?

    假设有底数为2和3的两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数,不会随着底数的不同而不同,因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法,它用到的就是分而治之的思想,而它的时间复杂度就是N*logN,此算法采用的是二分法,所以可以认为对应的对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3

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