不间断电源中kl是什么
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什么是UPS？为什么要用UPS？
UPS（Uninterruptible Power Supply）,即不间断电源,是将蓄电池（多为铅酸免维护蓄电池）与主机相连接,通过主机逆变器等模块电路将直流电转换成市电（交流电）的系统设备。
Linux curl命令最全详解-CSDN博客
文章浏览阅读10w+次,点赞318次,收藏2.2k次。目录一、最常用的curl命令1、发送GET请求2、发送POST请求3、发送json格式请求：二、curl命令语法与curl命令参数详解1、curl命令语法2、curl命令参数详解三、Linux curl命令退出码四、常见用法1、下载(option:-o或者option:-O)2、上传文件(option:-T)3、伪造来源页面|伪造 ...
【强化学习】KL散度在强化学习领域是如何应用的？请用文字和例子进行详细解释。_强化学习 kl …
文章浏览阅读1k次,点赞23次,收藏20次。kl散度是用来衡量两个概率分布 (p) 和 (q) 之间的差异的非对称度量。数学上,kl散度定义为：或在连续情况下：kl散度的值总是非负的,并且只有当两个分布完全相同时,kl散度才为零。kl散度在强化学习中是一种用于衡量策略变化的工具,它被广泛应用于策略 ...
【深度学习】 自编码器（AutoEncoder）
1. 自编码器（Auto-Encoder） AE算法的原理; Auto-Encoder,中文称作自编码器,是一种无监督式学习模型。它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法）,利用输入数据 X 本身作为监督,来指导神经网络尝试学习一个映射关系,从而得到一个重构输出 X^{R} 。 在时间序列异常检测场景下,异常对于 ...
Stable Diffusion｜VAE 到底是什么？
经常有小伙伴问自己生成的图为什么颜色很平淡,和展示的图片不一样。 这种情况很可能是没有选择 VAE。 1. VAE 是什么？VAE,全名 Variational autoenconder,中文叫变分自编码器。作用差不多可以理解为滤镜。 在生…
变分推断之傻瓜式推导ELBO
当我们取L为KL divergence（经常用于度量两个概率分布之间的距离）的时候,此问题变成 Variational Bayes (VB) 问题。（划重点,我们的目标变成了最小化以下KL散度。） 展开KL项, （题外话,KL散度数值上是always大于等于0的,那么在没有其他约束的条件下, q^{*}(z)=p(z ...
Stable Diffusion 常用模型下载与说明（保姆级）
顺便说一句,系统自带的VAE是animevae,效果一般,建议可以使用kl-f8-anime2或者vae-ft-mse-840000-ema-pruned。anime2适合画二次元,840000适合画写实人物。 常见文件模式: 尾缀ckpt、pt. 存放路径: sd-webui-aki-v4 models VAE. 模型的切换： Embedding/Textual lnversion/文本反 …
汽车电子：KL15与KL30详解：ECU电源与信号演变-CSDN博客
文章浏览阅读3.3w次,点赞19次,收藏173次。相信刚接触汽车电子的伙伴都会有一个疑惑,什么是KL15?什么是KL30?KL是德语Klemme的缩写,指的是ECU的管脚,可以理解为Pin的意思。KL30 电源(也称"常电"),即蓄电池,提供 ECU 的工作电压,一般是 11V 到 15V,一般在发动机未点火的时候(对应汽车钥匙孔的 OFF ...
马来西亚邮政编码
本表列出由马来西亚邮政（POS Malaysia）負責郵遞業務的马来西亚郵政編碼。 马来西亚使用由五位數字組成的二級郵政編碼,其中前两位为邮区（通常为一个城市或是多个郊区组成）,而后三位则为邮局区域。. 马来西亚邮政编码于1976年至1986年由M.拉贾星干制定,刚开始只在吉隆坡周 …
什么是UPS不间断备用电源-不间断电源和备用电池指南
不间断电源（ups）有助于确保再也不会被突然停电而无法保存正在工作的数据。 不间断电源可保护电子设备免受电源干扰。 作为保护措施,UPS不间断电源提供备用电源并确保设备不间断运 …
机器学习中的数学——距离定义（二十六）：Wasserstein距 …
文章浏览阅读5.5w次,点赞113次,收藏506次。Wasserstein距离,又称推土机距离（Earth Mover''s Distance,EMD）,用于度量两个概率分布之间的相似度。它是通过计算将一个分布重塑成另一个分布所需的最小''搬运''成本来定义的。这一度量方式在分布间几乎没有重叠的情况下仍能给出有意义的数值,避免了KL ...
退火算法(Annealing)简介与详解
文章浏览阅读5.8w次,点赞63次,收藏297次。模拟退火算法（Simulated Annealing,SA）秒懂爬山算法（Hill Climbing）退火算法详解算法来源数学推导算法流程算法优势秒懂爬山算法（Hill Climbing）为了了解退火算法,这里先介绍爬山算法作为对比来抛砖引玉。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法,该算法每次 ...
LDM（Latent Diffusion Model）详解
前言. 我们这里介绍一篇重要的扩散模型（Diffusion Model）算法：潜空间扩散模型：LDM 。 LDM是前端时间爆火的图像生成算法 Stable Diffusion 以及最新备受关注的视频生成模型 Sora 最核心的理论基础之一。 在DDPM 的这篇文章中,我们介绍到DDPM是一个基于马尔可夫链的算法,它通过对一个随机噪声进行逐步 ...
吉隆坡
鹅唛河 （ 英语 ： Gombak River ） 与巴生河的交汇处. 吉隆坡在马来语中的直译意思是"泥泞的汇合"；其中"瓜拉"（Kuala）是两条河流的汇合点或河口,而"隆坡"（Lumpur）的意思是泥 [29] [30] 。 关于这个地区为何被命名为"吉隆坡"的历史原由一直存在争议,其中被推断的原因包括吉隆坡是以 ...
Fisher divergence 与 Fisher Information
可以发现,Fisher Divergence 与 KL Divergence 类似,可以作为随机变量 U 和 V 之间距离的度量。 标准化Fisher Information：若随机变量 (U) 的均值为 (mu),方差为 ({sigma}^{2}),则指定正态随机变量 (V{sim}mathcal{N}(mu, {sigma}^{2})),标准化Fisher Information为随机变量 U 和 V 之间的归一化距离
相对熵
KL散度（Kullback-Leibler divergence,簡稱KLD） [1],在訊息系统中称为相对熵（relative entropy）,在连续时间序列中称为随机性（randomness）,在统计模型推断中称为訊息增益（information gain）。 也称訊息散度（information divergence）。 KL散度是两个機率分布P和Q差别的非对称性的度量。
详解大模型RLHF过程（配代码解读）
强化学习微调. 强化学习微调阶段,会用到4个模型,actor model, ref_model,reward model和critic model（好费显存啊！其中actor model和ref_model是RLHF第一个阶段有监督微调模型的两个副本,reward model和critic model是本文第一部分训练出来的模型的两个副本。整体流程见这篇文档,整体流程图如下所示（没画出critic ...
KL散度(Divergence)
KL散度（KL divergence） 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence,简称KLD）,信息散度（information divergence）,信息增益（information gain）。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量,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。
直观解读Kullback-Leibler Divergence （KL 散度）的数学概念
一、第一种理解 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence,简称KLD）,信息散度（information divergence）,信息增益（information gain）。 KL散度是两个概率分布P和Q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比...
马来西亚行政区划
马来西亚行政区划,是马来西亚行政区域划分的简称,是为了进行分级管理而实行的区域划分。马来西亚分行政划分为13个州（Negeri）,包括在马来西亚半岛的柔佛、吉打、吉兰丹、马六甲、森美兰、彭亨、槟城、霹雳、玻璃市、雪兰莪、 …
KL15电与KL30电的关系
一般解释是kl15是指钥匙点火（acc）信号,kl30是指蓄电池供电电压（通常是12v）。 KL31表示表示蓄电池的负极。 鉴于各文档对KL15的描述含混不清,绕来绕去,这里梳理一下。
从0开始实现LLM：7、RLHF/PPO/DPO原理和代码简读
使用不同种子和相同KL惩罚β训练的模型有时会得到完全不同的KL（π,ρ）值,这使得它们很难进行比较。为了解决这个问题,在一些实验中,我们使用对数空间比例控制器动态地改变β以目标KL（π,ρ）的特定值. 用余弦schedule将学习率衰减到0。
在强化学习 PPO 算法中,为什么可以把 KL 散度直接放进负奖 …
我觉得这个是有点问题的。openai的论文里提到的KL penalty的动机是对policy的约束,但是在reward里面加入KL penalty,不仅会影响policy,也会通过GAE的估计影响到critic的优化目标,相当于在每步的拟合目标里加了一项噪声（可正可负 ）。 不过因为policy在初始阶段和reference model是一致的,在KL penalty一直作用 ...
【RLHF系列】DPO算法浅见
直接策略优化（Direct Preference Optimization)算法巧妙地将 reward model 和强化学习RL两个步骤合并成了一个,使得训练更加的快速高效,同时DPO的超参只有一个beta（用于控制新模型与 SFT模型 之间的 KL散度 ）,调试更加简单。 …
Kullback-Leibler(KL)散度介绍
在这篇文章中,我们将探讨一种比较两个概率分布的方法,称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中,我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近…
四、自然梯度法 Natural Gradient
KL散度有一个问题,它不是对称的,不过用于衡量两个分布的接近度已经足够了。 2.4 Fisher矩阵和KL散度的关系. 接下来我们证明F矩阵是KL散度的H矩阵： 由于KL散度能够被写成交叉熵和熵之和：
Model-based强化学习调代码有感（一）-
RSSM模型简介： RSSM（recurrent state-space model）是在PlaNet以及Dreamer系列的model-based强化学习中采用的,用来估计未知环境状态的模型。他的思想是将循环神经网络(下图(a))与 状态空间模型 (下图(b))联系在一起重构的模型(下图(c))。 这个方法不仅仅是应用在model-based强化学习中,还在自然语言处理、控制 ...
马来西亚地方政府（市政局 / 市议会）执照申请
您需要根据您公司的实际办公室 / 商店地点,来向有关地方政府申请市政局 / 市议会执照 (PBT)。 以下是马来西亚20最大按人口排列的城市与城镇排名及市政局 / 市议会 （参考wikipedia）. 吉隆坡 Dewan Bandaraya Kuala Lumpur (DBKL)
K类函数和KL类函数
文章浏览阅读4k次,点赞6次,收藏20次。文章介绍了K类和KL类函数在非线性系统理论中的定义。K类函数是指在[0,a)区间内严格递增且在原点处取值为0的连续函数,而KL类函数则是对每一个固定的s,关于r是K类函数,同时关于s递减并在s趋向无穷大时趋于0。这些函数在控制系统理论中用于描述系统的 ...