一. 前言 自己做迁移学习很多年,对最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)[1][2] 的理解一直不够深刻,很长一段时间简单将其理解为首先对两个领域的数据分别计算均值然后求均值的差异。然而,真正的 MMD 并不仅仅指代均值的差异,并且具有非常严谨的数学证明。因此,本博文决定对其核心思想进行整理,希望可以帮...
论文题目:基于MaximumMeanDiscrepancy 的生成式对抗网络研究 院系:计算机科学与软件工程学院 专业:计算机科学与技术 研究方向:模式识别与机器学习 指导教师:**敏副教授 学位申请人:冯浩 2018年05月 DissertationforMasterDegreeofScienceStudentID:51151201030 Universitycode:10269 ...
%Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异 越小说明X与Y越相似 %X与Y数据维度必须一致, X, Y为无标签数据,源域数据,目标域数据 %mmd_XY=my_mmd(X, Y, 4) %sigma is kernel size, 高斯核的sigma [N_X, ~]=size(X); [N_Y, ~]=size(Y); K = rbf_dot(X,X,sigma); %N_X*N_X L = rbf...
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缺点 (原创实用版) 1.MMD 的概述 2.MMD 的缺点 3.总结 正文 一、MMD 的概述 最大均方差异(Maximum Mean Discrepancy,简称 MMD)是一种衡量两个概率分布差异的指标。它通过计算两个分布的均值差异的最大值来衡量分布的相似性,具有较强的理论性质和实际应用价值。MMD 广泛应用于概率分布...
1、介绍 LMMD技术来源于论文: Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification MMD在领域适应的模块已经表现得很好,但是对于多个类别分类问题,它总是去将全局得数据去进行对齐,而忽略了每个类别得对齐效果。LMMD(local maximum mean discrepancy)这便被引出来,经过我实验室研究结果来看,LMMD在... 查看原文...
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。通过计算不同数据集之间的MMD值,我们...
In this paper we investigate the use of maximum mean discrepancy (MMD) in a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) for estimating such ratios. First, we theoretically analyze the MMD-based estimates. Our analysis establishes that, under some mild conditions, the estimate is statistically ...
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...
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...