本文是何凯明大神的新作

论文题目

Autoregressive Image Generation without Vector Quantization

你大概已经听说了这一消息-深度学习以然成了切片面包以来最热门的事情。它承诺以少量的大量数据即可解决您最复杂的问题。唯一的问题是如果你既不在Google也不在Facebook工作，并且数据稀缺。那你该怎么办？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是不走运？让我们看看即使在数据有限的情况下，也可能如何利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究中最令人兴奋的领域之一。

从简单开始

在我们讨论利用有限的数据进行深度学习的方法之前，请先退出神经网络并建立一个简单的基准。尝试使用一些传统模型（例如随机森林）通常不会花很长时间。这将帮助您评估深度学习的任何潜在提升，并为您的问题，深度学习与其他方法的权衡取舍提供大量的见识。

在机器学习的基础算法中，线性回归与逻辑回归是两种看似相近却用途迥异的模型。前者以拟合连续数据见长，后者则在分类任务中表现突出，二者共同构成了回归分析的重要分支。

线性回归的核心是构建自变量与连续因变量之间的线性关系。其模型表达式为

通过最小化均方误差（MSE）求解最优参数。例如预测房价时，模型可根据面积、楼层等特征输出具体价格数值，输出范围覆盖全体实数。这种特性使其适用于如气温预测、销售额估计等需要精确数值输出的场景。

扩散模型因其强大的生成能力和高度的灵活性，成为了生成 3D 原子系统的重要工具。这些模型通过模拟粒子在介质中的随机运动来生成新的结构，这种方法已被证明在捕捉复杂原子排列方面非常有效。然而，尽管这些系统的底层物理规律相同，目前的生成方法通常针对特定类型系统（如分子或晶体）进行设计，缺乏通用性。

KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross Entropy）是在机器学习中广泛使用的概念。这两者都用于比较两个概率分布之间的相似性，但在一些方面，它们也有所不同。本文将对KL散度和交叉熵的详细解释和比较。

KL散度和交叉熵

KL散度，也称为相对熵（Relative Entropy），是用来衡量两个概率分布之间的差异的一种度量方式。它衡量的是当用一个分布Q来拟合真实分布P时所需要的额外信息的平均量。KL散度的公式如下：

选自medium

作者：Andy Wang

信息熵和交叉熵是信息论基础概念，在深度学习领域有比较广泛的应用，交叉熵作为二分类，多分类，目标检测，图像识别相关算法的损失函数，那么什么是交叉熵呢？

一、信息量

通俗的讲，信息量是发生概率越小的事件发生了其包含的信息量越大信息量的计算公式是-㏒ep(x) ,p(x)是事件发生的概率

二、数学期望

试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，数学期望就是均值。计算公式