而MMD的基本思想就是,如果两个随机变量的任意阶都相同的话,那么两个分布就是一致的。而当两个分布不相同的话,那么使得两个分布之间差距最大的那个矩应该被用来作为度量两个分布的标准。 2. 如何衡量两个随机变量的差异 MMD常被用来度量两个分布之间的距离,是迁移学习中常用的损失函数。定义如下, x 的分布为 p...
Maximum Mean Discrepancy 自己做的ppt哈 就是通过连续函数 f 来计算两个不同分布的样本的均值。通过他们的差值来判别两个分布的相似程度。特别地,MMD=0,表明两个数据分布一样。 \begin{equation} \begin{aligned} MMD[f,p,q] & =sup \space \left (E_p[f(x)] - E_q[f(y)] \right ) &(1)\\...
maximum mean discrepancy 聚类算法maximum mean discrepancy聚类算法 最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)是一种衡量两个概率分布差异的度量方法,它可以用于聚类分析。MMD聚类算法的基本思想是:如果两个数据集的分布相同,那么它们的MMD值应该接近于0;如果两个数据集的分布不同,那么它们的MMD值应该大于0。通过...
这种方法基于最大均值差异(MaximumMeanDiscrepancy,MMD)的概念,通过最大化样本间距离和样本内距离的差异来学习图像的内在结构。 一、MMD方法的基本原理 MMD方法的核心思想是通过最大化样本间距离和样本内距离的差异来学习图像的特征。这种方法避免了传统的监督学习方法的依赖性,可以在无标签数据的情况下进行学习。MMD...
https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/78058184 MMD理解 1.定义 MMD:maximum mean discrepancy。最大平均差异。参考网上定义为:基于两个分布的样本,通过寻找在样本空间上的连续函数f,求不同分布的样本在f上的函数值的均值,通过把两个均值作差可以得到两个分布对应于f的mean discrepan... ...
MMD理解 1.定义 MMD:maximum mean discrepancy。最大平均差异。参考网上定义为:基于两个分布的样本,通过寻找在样本空间上的连续函数f,求不同分布的样本在f上的函数值的均值,通过把两个均值作差可以得到两个分布对应于f的mean discrepancy。寻找一个f使得这个mean discrepancy有最大值,就得到了MMD。最后取MMD作为...
最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)是迁移学习,尤其是域适应(Domain Adaptation)中使用最广泛的一种损失函数,主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。最大均值差异还可以用来测试两个样本,是否来自两个不同分布 p p p和 q q q,如果均值差异达到最大,就说明采样的样本来自完全不同的分布。
一、最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)简介 1.最大均值差异的定义 2.MMD 在机器学习中的应用 二、MMD 的缺点 1.MMD 在处理高维数据时的局限性 2.MMD 对数据分布的假设 3.MMD 在处理非线性问题时的不足 三、MMD 与其他方法的比较 1.MMD 与 Wasserstein 距离的比较 2.MMD 与 KL 散度的比较 四...
maximum mean discrepancy缺点 摘要: 1.MMD 的定义和含义 2.MMD 的缺点 3.总结 正文: 一、MMD 的定义和含义 最大均方差异(Maximum Mean Discrepancy,简称 MMD)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。它计算的是两个分布的均值差异的最大值,因此可以用来评估两个分布的相似度。当 MMD 的值较小时,表示两...
MMD :maximum mean discrepancy(最大平均差异) MMD:maximum mean discrepancy。最大平均差异。最先提出的时候用于双样本的检测(two-sample test)问题,用于判断两个分布p和q是否相同。它的基本假设是:如果对于所有以分布生成的样本空间为输入的函数f,如果两个分布生成的足够多的样本在f上的对应的像的均值都相等,那么...