exp(-L2_distance / bandwidth_temp) for \ bandwidth_temp in bandwidth_list] return sum(kernel_val) # 将多个核合并在一起 def mmd(source, target, kernel_mul=2.0, kernel_num=5, fix_sigma=None): n = int(source.size()[0]) m = int(target.size()[0]) kernels = guassian_kernel(source...
MMD，即最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy)，用于度量两组数据分布间的差异。假设一组数据服从对数正态分布(LogNormal)，另一组服从Beta分布。在欧式空间中，两分布间距离直观，但在某些场合，我们期望两分布差异减小，以实现模型的泛化。MMD通过将数据映射到希尔伯特空间，借助核函数，如高斯核，度量映...
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。 最大均值差...
最大均值差异(MMD)是迁移学习,尤其是域适应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随机变量的分布的距离。 基本定义式: 式(1)MMD基本定义式 此式的含义是寻找一个映射函数,这个映射函数能够将变量映射到高维空间,之后求两个分布的随机变量在映射后的期望的差,这个差值便是Mean Discrepancy,然后...
1. 基本定义 MMD旨在寻找一个映射函数，将变量映射到高维空间后，求两个分布的随机变量在映射后的期望差，即Mean Discrepancy。然后，求这个Mean Discrepancy的上确界，这个最大值便是MMD。2. 基本思想 MMD的基本思想是：如果两个随机变量的任意阶矩都相同，那么这两个随机变量的分布一致。若两个随机...
mmd (maximum mean discrepancy) 方法 mmd(maximummeandiscrepancy)方法 MMD方法是一种用于图像处理和计算机视觉中的无监督学习方法，主要用于估计图像的统计模型和特征提取。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...
maximum mean discrepancy 像的均值都相等,那么那么可以认为这两个分布是同一个分布。现在一般用于度量两个分布之间的相似性。在[1]中从任意空间到RKHS上介绍了MMD的计算,这里根据这个顺序来介绍。1.任意函数空间... Hilbert Spaces): 这部分讲述了在RHKS上单位球(unit ball)作为F的时,通过有限的观测来对MMD进行...
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...
所以MMD可以被解释为两个分布在某个空间中mean embedding的距离：MMD2(F,px,py)=[sup||f||H≤1(...
maximum mean discrepancy 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meandiscrepancy。寻找一个f使得这个meandiscrepancy有最大值,就得到了MMD...一个在样本空间上的连续函数集,那么MMD可以用下面的式子表示: 假设X和Y分别是从分布p和q通过独立同分布(iid)采样...