PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布

矩阵中每一行是一个样本,计算两个矩阵样本之间的距离,即成对距离(pair-wise distances),可以采用 sklearn 或 scipy 中的函数,方便计算. sklearn: sklearn.metrics.pairwise_distances scipy: scipy.spatial.distance_matrix(用于 p-norm) 或 scipy.spatial.distance.cdist(所有常用距离 metrics) 比较三者的运行时间:(都计算欧式距离) import

1. KL散度 KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益.KL散度是是两个概率分布 $P$ 和 $Q$  之间差别的非对称性的度量. KL散度是用来 度量使用基于 $Q$ 的编码来编码来自 $P$ 的样本平均所需的额外的位元数. 典型情况下,$P$ 表示数据的真实分布,$Q$ 表示数据的理论分布,模型分布,或 $P$ 的近似分布. 定义如下: 因为对数函数是凸函数,所以KL散度的值为非负数. 有时会将KL散度称为KL距离,但它并不满足距离的性质: KL散度不是对称的,即 $D_{KL} (P||

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

EMD(earth mover distance)距离: 在计算机科学与技术中,地球移动距离(EMD)是一种在D区域两个概率分布距离的度量,就是被熟知的Wasserstein度量标准.不正式的说,如果两个分布被看作在D区域上两种不同方式堆积一定数量的山堆,那么EMD就是把一堆变成另一堆所需要移动单位小块最小的距离之和. 上述的定义如果两个分布有着同样的整体(粗浅的说,就像两个堆有着同样的数量),在规范化的直方图或者概率密度函数上.在这基础上,EMD等同于两个分布的第一Mallows距离或者第一W

两个矩阵间元素(向量)距离的度量,首先想到的是遍历,循环的方式,显然 matlab 下的编程并不推荐,matlab 下矩阵向量化编程效率尤高. 先考虑两个向量距离的计算: ∥x−y∥2=∥x∥2+∥y∥2−2⋅xTy % x, y sqrt(x'*x + y'*y - 2*x'*y) 进一步两个矩阵内部向量之间的距离: % A_{N*d}, B_{M*d} D = sum(A.*A, 2)*ones(1, M) + ones(N, 1) * sum(B.*B, 2)' - 2*A*B';

度量两个分布之间的差异 (一)K-L 散度 K-L 散度在信息系统中称为相对熵,可以用来量化两种概率分布 P 和 Q 之间的差异,它是非对称性的度量.在概率学和统计学上,我们经常会使用一种更简单的.近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布.K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量.一般情况下,P 表示数据的真实分布,Q 表示数据的理论分布,估计的模型分布或者 P 的近似分布. (二)K-L 散度公式 ​ Note:KL 散度仅当概率 \(P\) 和 \(Q\) 各自总和

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

/// <summary> /// 获取两个坐标之间的距离 /// </summary> /// <param name="lat1">第一个坐标的X</param> /// <param name="lng1">第一个坐标的Y</param> /// <param name="lat2">第二个坐标的X</param> /// <param n

搜索附近地点,例如,坐标(39.91, 116.37)附近500米内的人,首先算出“给定坐标附近500米”这个范围的坐标范围. 虽然它是个圆,但我们可以先求出该圆的外接正方形,然后拿正方形的经纬度范围去搜索数据库.红色部分为要求的搜索范围,绿色部分为实际搜索范围. /** * 获取周围坐标 * Enter description here ... * @param unknown_type $lng 固定坐标经度 * @param unknown_type $lat 固定坐标纬度 * @para

程序功能:实现两个矩阵相乘的C语言程序,并将其输出 代码如下: #include "stdafx.h" #include "windows.h" void Multi(int * left, int * right, int * result, int f1, int f2, int s1, int s2); int main() { int i, j; ][] = { {,,}, {,,}, {,,}, {,,}}; ][] = { { ,, }, { ,, },

1. 目前在项目中,遇到一个需求不会做,就是要计算两个城市之间的距离,而这两个城市的输入是可变的,如果要使用数据库来先存储两地之间的距离,调用的时候再来调用,那么存数据的时候,要哭的,因为光是省级区域,目前就是34个省级行政区,两个城市之间的距离,就是取任意两地之间的距离,那么按照排列组合的分析,就要有 34*33 = 1122 种排列组合方式,每个省有若干个城市,那这工作量就大了,所以需要寻找一种更为方便的方法来求两个城市之间的距离2. 先看下需求:两个城市之间的距离,在数学中,两点之间的距离

https://blog.csdn.net/nockinonheavensdoor/article/details/82055147 注明:直观理解而已,正儿八经的严谨证明看最下面的参考. Earth Mover’s Distance 推土机距离的例子:有一堆土的分布是 PrPr, 其随机变量是xx,现在要求把这堆土挪动成为分布 PgPg ,其随机变量是yy(图上是PθPθ),这样做的方法很多,那么做最小功的挪动该是什么?这是一个优化问题对应着的最优解是: 这里Π(Pr,Pg)Π(Pr,Pg)

/*编程求两个矩阵相乘的结果.输入第一行是整数m,n,表示第一个矩阵式m行n列的:然后是一个m * n的矩阵.再下一行的输入时整数p,q,表示下一个矩阵p行,q列的(n=p);然后就是一个p行q列的矩阵.要求输出两个矩阵相乘的结果矩阵(1<m.n.p.q<=8).P82页2014年10月3日21:32:23*/#include <iostream>using namespace std;const int size = 10;void init(int *, int *, int

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:两个矩阵相加 * */ public class Exercise08_05 { public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); double matrix1[][]=new double[3][3]; double matrix2[][]=new double[3

/*计算两个经纬度之间的距离 结果单位:米 */public static double getDistance(String lat1Str, String lng1Str, String lat2Str, String lng2Str) { Double lat1 = Double.parseDouble(lat1Str); Double lng1 = Double.parseDouble(lng1Str); Double lat2 = Double.parseDouble(lat2Str)

JS计算两个点(经纬度)的距离 function getGreatCircleDistance(lat1, lng1, lat2, lng2) { var EARTH_RADIUS = 6378137.0; var PI = Math.PI; function getRad(d) { return d * PI / 180.0; } var radLat1 = getRad(lat1); var radLat2 = getRad(lat2); var a = radLat1 - radLat2;

C 语言实例 - 两个矩阵相加 C 语言实例 C 语言实例 使用多维数组将两个矩阵相加. 实例 #include <stdio.h> int main(){ ][], b[][], sum[][], i, j; printf("输入行数 ( 1 ~ 100): "); scanf("%d", &r); printf("输入列数 ( 1 ~ 100): "); scanf("%d", &c); pri

键盘录入多个城市: 城市1,城市2,城市3  以 ### 结束输出然后再键盘录入各个城市之间的距离:  格式如下:0,12,4512,0,2245,22,0### 然后按照输入的两个城市,求得两个城市之间的距离:城市1 城市2 代码如下:package com.johnson.test; import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.Map.Entry;import java.util.Scanner;i

/// <summary> /// 获取两个坐标之间的距离 /// </summary> /// <param name="lat1">第一个坐标的X</param> /// <param name="lng1">第一个坐标的Y</param> /// <param name="lat2">第二个坐标的X</param> /// <param n