欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好,我是极智视界,本文剖析一下 KL 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例。 前面已经写过一篇《【模型推理 ...
Kernighan Lin算法通过迭代改进进行划分, 年提出,用于求解所有节点都有相同权重的二分图。该算法可以扩展到多元 k way 且元胞可以是任意大小。 算法简介 KL算法用于电路所表征的图上,其中节点代表元胞,边代表元胞之间的链接。形式上,让图G V,E 有 V n个节点,所有节点有相同的权重,所有边有一条非负权重。KL算法将V划分称为两个不相交的子集A和B,割数最小,且 A B n。 KL ...
2021-08-15 23:08 0 150 推荐指数:
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covariance 指两个变量的相关性:cov(x, y) =E(x y) - E(x) E(y) cov(x, y) < 0 负相关 cov(x, y) = 0 无关 cov(x, y ...
KL DivergenceKL( Kullback–Leibler) Divergence中文译作KL散度,从信息论角度来讲,这个指标就是信息增益(Information Gain)或相对熵(Relative Entropy),用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性,注意,这个指标不能用 ...
一、KL15节点方式 这是最直接和简单的方法,将所有CAN总线上的ECU电源都接在KL15上面。(KL15是当点火开关在ON上才接通蓄电池电源) 缺点,无法适应所有的ECU: 1.可以断电关闭,比如座椅控制。 2.有些ECU在汽车到OFF档时需要一些额外 ...
在信息论和概率论中,KL散度描述两个概率分布\(P\)和\(Q\)之间的相似程度。 定义为: \[D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^np(x)\log\frac{p(x)}{q(x)}. \] ...
浅谈KL散度 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 ...
之前说过Kullback-Leibler,KL距离是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy),今天首先用java简单的实现了两段文字的KL距离。java代码 ...
KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy)。它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况。其物理意义是:在相同事件空间里,概率分布P(x)对应的每个事件,若用概率分布 Q(x ...