如何最小化与给定输入分布的距离？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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标签与嵌入：关于距离的分布式表示

作者：Arnold Filtser,Lee-Ad Gottlieb,Robert Krauthgamer 摘要：我们研究了距离标记和l∞嵌入的性能不同的度量空间，以及这种差异有多大。...回想一下，距离标记是度量空间（X，d）中距离的分布式表示，其中每个点x∈X被赋予简洁的标签，使得任意两个点x，y∈X之间的距离可以近似给定只有他们的标签。...高度结构化的特殊情况是嵌入到l∞中，其中每个点x∈X被赋予向量f（x），使得∥f（x）-f（y）∥∞近似为d（x，y）。距离标记或π∞嵌入的性能通过其变形和标签尺寸/尺寸来测量。...形式上，如果每个xj的标签大小最多为α（j），则距离标记优先考虑标签大小α（。）。类似地，如果f（xj）仅在第一个α（j）坐标中非零，则嵌入f：X→l∞优先考虑尺寸α（。）。...此外，我们将这些优先级度量与经典（最坏情况）版本进行比较。我们在几个场景中回答了这些问题，揭示了各种各样的行为。

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2024-11-23：最小化曼哈顿距离。用go语言，给定一个从0开始的数组 points，其中每个元素 points =

2024-11-23：最小化曼哈顿距离。用go语言，给定一个从0开始的数组 points，其中每个元素 points[i] = [xi, yi] 表示二维平面上的一个点的整数坐标。...我们使用曼哈顿距离来定义两点之间的距离。你的任务是恰好移除一个点，返回在移除该点后，任意两点之间最大距离的最小可能值。...输入：points = [[3,10],[5,15],[10,2],[4,4]]。输出：12。...大体步骤如下： 1.初始化和输入处理： • 接收二维数组 points，其中每个元素 points[i] = [xi, yi] 表示二维平面上的一个点。 • 获取点的数量 n。...8.更新最小结果： • 对每次计算的最大曼哈顿距离与 res 进行比较，保留更小的值。 9.返回结果： • 函数最终返回 res，即在去掉一个点后，剩下点之间的最大距离的最小值。

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2022-04-25：给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。输入： nums

2022-04-25：给定一个整数数组，返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。...输入： nums = 1,3,1 k = 1 输出：0 解释：所有数对如下： (1,3) -> 2 (1,1) -> 0 (3,1) -> 2 因此第 1 个最小距离的数对是 (1,1)，它们之间的距离为...找出第 k 小的距离对。答案2022-04-25：排序。二分法，f(x)是小于等于x的个数。刚刚大于等于k的。 f(x)不回退窗口。...r = dis - 1; } else { l = dis + 1; } } return ans; } // 的数字对

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GAN之再进化：分布判别器，大连理工提出一种新式无监督图像合成方法

3.1 分布度量假设：和是通过参数化技巧从两个不同的一维高斯分布和中采样的：，，和之间的最小平方距离为: 其中对于，如果说距离，则可以认为分布和基本一致。...此时分布与一致，但前提假设是多维高斯分布的每个元素之间时相互独立的。 3.2 后验分布判别器判别器输出的是后验分布的特征向量，而不是一个标量的概率数值。...后验分布和先验分布之间的距离。通过最小化，中的真实信息将被用来促进生成器的生成过程。 3.3 后验分布生成器生成器输入从标准高斯采样的随机噪声以及来自后给定真实图像的编码向量，并输出生成的图像。...作者基于这个设计出发，在给定的情况下，引入了一个来自于后验判别输出的后验向量，与一起将包含在后验中的真实信息嵌入到生成器的每一层中。...为了在训练过程中保留真实信息，作者提出了一个正则化器，它是用于最小化后验给定生成图像和真实图像之间的距离: 其中下标和用于区分从不同分布和采样的图像。表示绝对值。

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聚类学习

，k-means最小化聚类所得簇划分 ? 的平方误差： ? 最小化上式需要遍历样本集 ?...1.密度聚类的相关概念给定数据集 ? ，有如下概念： ? 邻域： ? ，即样本集中与 ? 距离不超过 ? 的样本集合核心对象core object：若 ? 的 ? 邻域内至少包含 ?...与 ? 密度相连。 2.密度聚类原理基于上述的概念，密度聚类将“簇”定义为：由密度可达关系导出的最大密度相连样本集合。从数学角度上讲，即给定邻域参数 ? ，簇 ?...AGNES是一种自底向上聚合策略的层次聚类算法，它先将数据集中每个样本看成一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步中找到最近的两个聚类簇进行合并，该过程不断重复直至达到预设的聚类簇个数，关键在于如何计算连个聚类簇之间的距离...2.算法输入：样本集 ? ；聚类簇距离度量函数 ? ；聚类簇数 ? 输出：簇划分 ? 每个样本最为单独一类， ? 计算任意两个样本簇间的距离： ? 找到距离最近的两个聚类簇 ? 和 ?

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解放人与设备距离，5G时代的远程操控该如何完成

同时，远程控制作为5G技术的先导，其对于智能化时代具备重要价值，5G可以满足远程控制应用中更多信息的同步需求。可以说，5G技术的成熟促进了远程操控的加速与落地。...为保证远程控制的安全以及流畅，这些丰富的现场数据和细致的远端操作的同步，对感知的实时性以及操作的可靠性和及时性有非常高的要求。...下面是目前5G远程操控应用中的一些常见系统架构： 1）架构A：单车直连+视频与控制分离该架构是基于简单拓展传统视频监控+传统CAN总线控制，来实现简单1对1场景下的远程操控。...CAN的方式，将CAN总线数据over在5G专网提供的IP网络上传输，完成了受控端的控制器CAN接口与控制端的操控器CAN接口的对接；这种架构虽然能够简单达到远程操控的基本功能，但是受控端与控制端的连接...2）架构B：单车直连+视频与控制融合这种架构与架构A的区别，在于受控端网关中融入了CAN接口的控制能力，升级成为远控网关，而非常规的NVR这样的纯视频网关。

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ICLR 2021｜一种端到端的基于双重优化的分子构象生成框架ConfVAE

然而，我们没有学习通过最小化距离空间中的误差来预测距离，而是将整个问题表述为双重优化，同时优化了构象生成的距离预测问题和距离几何问题。...2.2 问题定义分子构象生成问题是一个条件生成过程，其目标是在给定分子图的情况下对分子构象 R 的条件分布进行建模。...在本文中，解码器为 D_θ(z,G)，即将隐变量z和分子图作为输入，输出所有原子对的距离。在下文我们会详细确立双重优化的问题：内部优化。...最终，我们感兴趣的是直接最小化 3D 结构上的泛化误差，以使生成的构象在旋转和平移之前与真实构象一致。匹配后根均方差（RMSD）是一种广泛使用的度量标准。...现在已经分别得到了公式（4）和公式（6）作为双重优化的内部、外部优化函数。在问题的构建中，外部优化函数旨在对真实的条件分布 p(R|G) 进行建模，而内部优化函数是解决了给定距离生成构象的问题。

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条码设计软件如何调整条形码与条码文字之间的距离

在条码设计软件中设计条形码的时候，我们可以发现条形码和条码文字之间的距离有些紧密，为了美观，我们可以调整一下条形码与条码文字的间距，具体操作如下： 1.打开条码设计软件，新建标签之后，点击软件左侧的“一维条码...”按钮，在画布上绘制一个条形码对象，双击条形码，可以在图形属性-数据源中，点击“修改”按钮，可以输入我们想要的信息，点击编辑-确定。...如果想要间距大一点的话，这里我们以文本距离为5mm为例，设置好之后，点击确定，效果如下：我们可以把两张图放在一起做个对比：一般条形码与条码文字之间都有一个最小的距离，小于最小距离是无法调整的。...一般都使用的是默认的距离。...以上就是在条码设计软件中设置条形码与条码文字距离的基本操作方法，在图形属性-文字中，不仅可以设置条码文字的文本距离，还可以设置条码文字的大小、字间距、对齐方式、位置，附加码等等，具体操作可以参考条码打印软件如何设置条码类型及条码文字样式

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解放人与设备距离，5G时代的远程操控该如何完成

文章将会系统介绍5G时代，远程操控的理论与使用技巧。物联网这个概念早在十多年前便已提出，其主要依托于移动通讯网络来实现其功能的传输。...同时，远程控制作为5G技术的先导，其对于智能化时代具备重要价值，5G可以满足远程控制应用中更多信息的同步需求。可以说，5G技术的成熟促进了远程操控的加速与落地。...下面是目前5G远程操控应用中的一些常见系统架构：1）架构A：单车直连+视频与控制分离单车直连分离架构该架构是基于简单拓展传统视频监控+传统CAN总线控制，来实现简单1对1场景下的远程操控。...CAN的方式，将CAN总线数据over在5G专网提供的IP网络上传输，完成了受控端的控制器CAN接口与控制端的操控器CAN接口的对接；这种架构虽然能够简单达到远程操控的基本功能，但是受控端与控制端的连接...2）架构B：单车直连+视频与控制融合单车直连融合架构这种架构与架构A的区别，在于受控端网关中融入了CAN接口的控制能力，升级成为远控网关，而非常规的NVR这样的纯视频网关。

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解放人与设备距离，5G时代的远程操控该如何完成？

同时，远程控制作为5G技术的先导，其对于智能化时代具备重要价值，5G可以满足远程控制应用中更多信息的同步需求。可以说，5G技术的成熟促进了远程操控的加速与落地。...，将CAN总线数据over在5G专网提供的IP网络上传输，完成了受控端的控制器CAN接口与控制端的操控器CAN接口的对接；这种架构虽然能够简单达到远程操控的基本功能，但是受控端与控制端的连接，依赖于两端...（二）架构B：单车直连+视频与控制融合单车直连融合架构这种架构与架构A的区别，在于受控端网关中融入了CAN接口的控制能力，升级成为远控网关，而非常规的NVR这样的纯视频网关。...快来留言区写下本文读后感吧，分享你学习5G技术和远程操控的收获与切身感悟~ 推荐阅读 RTC风向标：11月最值得关注的26个热点！...Go语言重新开始，Go Modules的前世今生与基本使用千万并发连接下，如何保障网络性能？ 5G中的物联网技术与未来演进方向，路在何方？是什么让AIoT开发更便捷？

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一文看完《统计学习方法》所有知识点

经验风险最小化和结构风险最小化: 模型关于训练数据集的平均损失称为经验风险.经验风险最小化的策略就是最小化经验风险.当样本数量足够大时学习效果较好.比如当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化就等价于极大似然估计...算法:根据给定的距离度量,在训练集中找出与x最邻近的k个点,根据分类规则决定x的类别y. kd树: kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构.kd树更适用于训练实例数远大于空间维数时的...朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法.首先学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y.属于生成模型....最大熵模型:给定训练数据集,可以确定联合分布P(X,Y)的经验分布 ? 和边缘分布P(X)的经验分布 ?...对于给定的核K(x,z),特征空间和映射函数的取法并不唯一.注意到在线性支持向量机的对偶问题中,目标函数和决策函数都只涉及输入实例与实例之间的内积,xi`xj可以用核函数K(xi,xj)=Ф(xi)`Ф

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知识干货 | GAN的原理和数学推导

对于GAN中的生成器而言，它会接收一个随机噪声输入，这个噪声可能来自于正态分布、均匀分布或其他任意分布，经过生成器的转换，输出的数据可以组成一种复杂的分布，最小化这个分布于真实数据分布之间的差异。...对于输入给生成器的数据分布不用太在意，因为生成器是一个复杂的神经网络，它有能力将输入的数据“改造”成各种各样的数据分布。 ?...那么对于生成器而言，它的目标函数为：即最小化生成分布与真实数据分布之间的距离。...2.2 判别器通过前面的描述我们可以知道生成器可以最小化生成分布与真实分布之间的距离，但是如何定义这个距离呢？即生成器目标函数中的如何定义呢？...；对于从生成分布中抽样的样本就打低分，即最大化，那么判别器D的目标函数是： 2.3 目标函数回到一开始的话题，生成器在训练的时候需要先定义生成分布与真实分布之间的距离，而两个分布之间的距离可以由判别器来进行定义

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现代人工智能课程复习

高斯分布一元与多元的表示交叉验证信息准则：AIC与BIC 决策论或者说贝叶斯决策/贝叶斯推断最小化错误分类率。对于二分类问题，降低错误发生的概率，即把类1分给类2与类2分给类1两个事件。...最小化期望损失。使用损失函数来量化错误分类的代价。...共轭先验分布：在贝叶斯统计中，如果先验分布与后验分布是同一分布，则称为共轭分布。一般情况下，给定概率分布，能够寻找一个先验与似然函数共轭，从而后验分布的函数形式与先验分布相同。...非参数估计概率密度：Parzen窗/knn 线性判别或者降维度 Fisher线性判别函数（LDA）使得类间距离最大与类内距离最小的分类方式，损失函数为类间方差/类内方差。...输入773通道，经过6个33的卷积核，输出的应该为55*6的数据。此处，卷积核默认通道数与输入数据通道数相同，图片大小按照公式计算，卷积核的数量即为输出的通道数。总结

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深度学习8:详解生成对抗网络原理

给定具有均匀概率分布的随机变量作为输入，我们希望所生成的输出的概率分布是“狗概率分布”。...然后，GMN的想法是通过重复以下步骤来优化网络：产生一些统一的输入使这些输入通过网络并收集生成的输出比较真实的“狗概率分布”和基于可用样本生成的一个（例如计算真实狗图像样本与生成的样本的样本之间的...MMD距离）使用反向传播来进行梯度下降的一个步骤，以降低真实分布和生成分布之间的距离（例如MMD）如上所述，当遵循这些步骤时，我们在网络上应用梯度下降，其具有损失函数，该函数是当前迭代中的真实分布与生成分布之间的距离...生成匹配网络采用简单的随机输入，生成新数据，直接比较生成数据的分布与真实数据的分布，并反向传播匹配误差以训练网络。...它给了我们对于任何给定的发生器G（以及诱导概率密度p_g），最佳可能的鉴别器是最小化的鉴别器为了最小化（相对于D）这个积分，我们可以最小化x的每个值的积分内的函数。

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《统计学习方法》 ( 李航 ) 读书笔记

算法：根据给定的距离度量，在训练集中找出与 x 最邻近的 k 个点，根据分类规则决定 x 的类别 y 。...首先学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入 x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y。属于生成模型。...定义为集合 D 的经验熵与特征 A 在给定条件下 D 的经验条件熵之差，也就是训练数据集中类与特征的互信息。...最大熵模型：给定训练数据集，可以确定联合分布 P(X，Y) 的经验分布和边缘分布 P(X) 的经验分布，其中 v 表示频数，N 表示样本容量。...π 和 A 决定即隐藏的马尔可夫链，生成不可观测的状态序列。B 决定如何从状态生成观测，与状态序列综合确定了观测序列。因此，隐马尔可夫模型可以用三元符号表示。

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生成式模型入门：训练似然模型的技巧

(x) 接近 p(x)，我们首先必须提出两个分布之间距离的概念。...在统计学中，更常见的是设计一种较弱的「距离」概念，我们将其称为「散度」。与几何距离不同，散度并不是对称的 (D(p,q)≠D(q,p))。...散度（KSD） Bregman 散度 Hyvärinen 得分 Chi-Squared 散度 Alpha 散度与几何距离不同，两个分布之间的散度不需要是对称的。...H(p) 项与 θ 无关，因此最大化 L(θ) 实际上恰好等价于最小化 KL(p,p_θ)。这就是最大似然也被称为最小化 KL 散度的原因。...无论（最优编码）如何，我们都会支付 H(p) nat 的「基本费用」，我们还会为 p_θ 与 p 的任何偏差支付额外的「精细的」KL(p,p_θ) nat。

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超全总结！一文囊括李航《统计学习方法》几乎所有的知识点！

算法：根据给定的距离度量，在训练集中找出与 x 最邻近的 k 个点，根据分类规则决定 x 的类别 y 。...首先学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入 x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y。属于生成模型。模型：首先学习先验概率分布 ? ，然后学习条件概率分布 ?...在没有更多信息的情况下，那些不确定的部分都是 " 等可能的 " 。最大熵模型：给定训练数据集，可以确定联合分布 P(X，Y) 的经验分布 ? 和边缘分布 P(X) 的经验分布 ?...B 决定如何从状态生成观测，与状态序列综合确定了观测序列。因此，隐马尔可夫模型可以用三元符号表示 ? 。...十三、K-Means K-Means 是无监督的聚类算法。思想是对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小将样本集划分为 K 个簇，让簇内的点尽量紧密地连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

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算法工程师-机器学习面试题总结(2)

模型拟合：根据收集到的观测数据，通过最小化残差平方和的目标函数，估计出模型的参数（斜率和截距），以使得线性方程与观测数据之间的差异最小化。 4....在多项式逻辑回归中，使用多个类别的概率分布的组合来建模。在这种方法中，将输入特征与所有类别之间建立一个线性模型，并使用一个softmax函数将结果转化为概率值。...通过最小化交叉熵损失函数，可以优化模型的参数，使得预测的概率分布与真实标签的概率分布尽可能地接近，从而提高模型的性能。同时，交叉熵损失函数在数学上也具备良好的性质，便于求解和优化。...使用场景：当p=1时退化为曼哈顿距离，当p=2时退化为欧氏距离，适用于对连续数值的距离计算。介绍一下Kd树？如何建树，以及如何搜索最近节点？...判别模型（Discriminative Model）则是直接对条件概率分布进行建模，即P(Y|X)，它关注的是在给定输入特征X的情况下，预测对应的标签或类别Y的概率。

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机器学习中的损失函数

模型是用来做预测的，那么好的模型肯定是准确率较高的，也就是预测值和实际值之间的误差较小。对于任一函数，我们给定一个x，函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能相同，也可能不同。...模型的输入、输出是随机变量，遵循联合概率分布P（X,Y）。期望风险是模型关于联合分布（即P（Y|X））的期望损失。但是联合分布我们又不知道，所以无法求得。...2.平方损失函数平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...，当该距离大于1时，1与该距离做差为负值，此时损失为0，表示样本被被正确分类。

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理解变分自动编码器

这体现了机器学习中的一贯套路：一切皆可学习，从分类函数，回归函数，到距离度量学习，强化学习的策略函数，只要给我样本，我就可以解决问题！给定一组样本xi,i=1,......问题的关键是： 1.如何判断模型所生成的样本与真实的样本分布pr (x)一致。 2.如何在训练过程中迫使映射函数生成的样本逐步趋向于真实的样本分布。...VAE的系统结构图下图5所示。编码器由神经网络实现，其输入为样本向量，输出为该样本向量的隐变量所服从的正态分布的均值与方差。即编码器的输出为专属于输入样本的隐变量的概率分布。...而标准的自动编码器只能原样重构出输入样本数据。训练算法式6左侧在最大化lnp(x)的同时最小化 ? 。p(z丨x)无法得到解析解，通常是复杂的概率分布。...由于p(x丨z)各个分量的方差相等，因此-lnp(x丨z)与x和g (z;θ)之间的欧氏距离的平方成正比，解码器可以用欧氏距离损失，即计算重构值g (z;θ)与x之间的误差。由于 ? 因此有 ?

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