我的目标是计算以下文本文档之间的KL距离:
1)The boy is having a lad relationship
2)The boy is having a boy relationship
3)It is a lovely day in NY
我首先对文档进行了矢量化,以便轻松地应用numpy
1)[1,1,1,1,1,1,1]
2)[1,2,1,1,1,2,1]
3)[1,1,1,1,1,1,1]
然后,我应用以下代码来计算文本之间的KL距离:
import numpy as np
import math
from math import log
v=[[1,1,1,1,1,1,
我尝试使用以下pip安装pandas:pip install pandas 下面的错误返回: ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [('/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/dateutil/parser.pyc', '/private/var/folders/kl/ch19nqkj4v30kkkxdkl4xnjc0000gn/T/pip-uninstall-WXvERF
我一直在尝试用TensorFlow概率进行一些实验,我有几个问题。
KL损失系数的合适值是多少?
1. In the paper by Blundell (2015), the coefficient is set to `1/M` (where `M` is the number of mini-batches). In the example given by TFP, the coefficient is given as `1/mnist_data.train.num_examples`. Why?
2. As I go from 2d input to 3d images
我试着用这个代码:
from ecdsa import SigningKey, SECP256kl
但我发现了一个错误:
ImportError: cannot import name 'SECP256kl' from 'ecdsa' (C:\Python\Python37\lib\site-packages\ecdsa\__init__.py)
如何使用Python的隐式循环编写以下循环?
def kl(myA, myB, a, b):
lots of stuff that assumes all inputs are scalars
x, y = meshgrid(inclusive_arange(0.0, xsize, 0.10),\
inclusive_arange(0.0, ysize, 0.10))
for j in range(x.shape[0]):
for i in range(x.shape[1]):
z[j, i] = kl(x[j, i], y[
python列表中的比较字符,但它们必须类似 例如list[0]和list[0]或list[1]和list[1] n=int(input())
kl=0
k=input()
l=input()
k_l=list(k)
l_l=list(l)
new_list=[]
for element in k_l:
if element in l_l:
new_list.append(element)
for k in new_list:
if k==k:
kl=kl+1
print(kl) //ol.inp
我必须计算数千个离散概率向量之间的。目前,我正在使用以下代码,但就我的目的而言,它太慢了。我想知道是否有更快的方法来计算KL散度?
import numpy as np
import scipy.stats as sc
#n is the number of data points
kld = np.zeros(n, n)
for i in range(0, n):
for j in range(0, n):
if(i != j):
kld[i, j] = sc.e
像在1中一样,the的工作原理是逐步减少Kullback (KL)散度,直到满足一定的条件为止。
The的创建者建议使用KL差异作为可视化的性能标准:
您可以比较the报告的Kullback-莱布勒分歧。运行10次t-SNE,并选择KL散度最小的2解是非常好的。
我尝试了两个t实现:
python:sklearn.manifold.TSNE()。
R:tsne,来自library(tsne)。
这两种实现,在设置详细信息时,都会为每次迭代打印错误(Kullback散度)。但是,他们不允许用户获取这些信息,这在我看来有点奇怪。
例如,代码:
import numpy as np
from sk
一个简单的数据集(我希望用下面的条件标记行),如果:
列“关闭”和“结束”都比现在更旧。
第一、第二、第三栏阶段
并且,列项目编号不是空的
我想出了下面几条线,但不起作用。
import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
from io import StringIO
csvfile = StringIO("""
ID Stage Close Project Number End"
A899 One 26/08/2019 KL1468 30/08/2019"
在使用keras实现GAN模型时,我遇到了一个奇怪的问题。
对于GAN,我们需要先建立G和D,然后依次添加一个新的序列模型(GAN)和add(G),add(D)。
当我做D.train_on_batch时,Keras似乎支持G(通过GAN模型),我得到了一个InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'dense_input_1' with dtype float。
如果去掉GAN model (最后一个叠加的G然后D顺序模型),它将正确地计算d_loss。
我的环境是:
Ubuntu
我试图确定KL散度来测量两个密度函数之间的重叠(2d直方图)。
下面是我目前的代码。但是输出是一个数字列表而不是一个值?
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import scipy.stats
A_x = [random.randrange(1,100,1) for _ in range (10000)]
A_y = [random.randrange(1,100,1) for _ in range (10000)]
B_x = [random.randrange(1,100,1) for _ in range (100000)]
我试图获得使用Keras构建的基线自动编码器中每个层的激活值,因为我想根据Kullbach (KL)散度向损失函数添加稀疏惩罚,如所示。
在这个场景中,我将计算每个层的KL散度,然后用主损失函数(例如mse )对它们进行求和。
因此,我用朱庇特编写了一个脚本,在那里我会这样做,但是每次我试图编译时,我都会得到ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero。这是密码
import numpy as np
from keras.layers import Conv2D, Activation
from keras.models impo