【小概念】最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy）

最新推荐文章于 2024-07-17 21:42:46 发布
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本文介绍了一种通过将两个分布映射到另一个空间来计算它们之间距离的方法。该方法通过对分布上的每个点进行映射并计算其在新空间中的距离后求和实现。

将两个分布映射到另一个空间计算距离。

计算距离的方法是，计算分布上每一个点映射到另一空间的距离然后求和。


细节可参见：

http://blog.youkuaiyun.com/he_min/article/details/69397975


【DL经典回顾】距离度量大汇总（23-最大均值差异(Maximum mean discrepancy)）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
04-10 2703
最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）是一种用于衡量两个概率分布差异的度量方法，在机器学习和统计学中尤其用于无参数和核方法中。
最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy）
Abstinence277的博客
04-15 1103
假设有两组观测到的样本集X={x1,x2,…yn}分别独立同分布采样自分布 p 和分布 q；F需要足够丰富：确保其中一定存在一个函数，使得当均值差异最大时，分布 p和q相等；（1） 需要一个映射函数f∈F：把样本集X和Y中的所有样本映射至对应的函数值；up的存在需要满足一定的条件，如果存在则是空间中的一个点。F需要一定限制：确保可以从有限的样本中获得有效的估计；如何通过 X和 Y 判断分布 p 和 q 是否相同？（2）分别计算它们的均值做差得到一个均值差异；F：在样本空间上的函数集合。
最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy (MMD)）
2201_76139143的博客
07-17 2261
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MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy)
06-11 2449
MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容，请看标签：MATLAB、聚类 注：X与Y数据维度必须一致！ 1. MMD介绍 2. MATLAB程序 数据 注：数据集仅供参考，并不能真正用于研究中。 源域： 2.1789 1.7...
深入理解最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）
m0_53623159的博客
07-01 1万+
MMD的基本思想是通过再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS）中的均值嵌入（mean embeddings）来比较两个分布。MMDPQ;
最大均值差异
鱼香土豆丝
04-06 1万+
引言最大均值差异(maximum mean discrepancy, MMD)提出时候是用来双样本检测，也就直观的判断两个数据的分布。
最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）复现教程
weixin_43905212的博客
10-14 6104
本文章主要为了复现这个MMD教程中的代码。 pytorch环境安装 下面参考pytorch的官方教程。 这是安装pytorch的先决条件，如果需要用到GPU加速的话还需要下载CUDA驱动。（不过这个小项目就不用啦） 首先需要一个Anaconda做为package manager，为项目建立虚拟环境（因为不同项目对pytorch或者其他包的版本要求不同，不能兼容哦）。 之后要下载项目所需要的pytorch版本。如果项目中有说明具体的pytorch版本，最好下载对应的版本，会省很多问题。在这个MMD项目中没有
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weixin_35879989的博客
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最大均值差异MMD用于衡量两个分部之间的相似性，迁移学习中经常用其来衡量源领域和目标领域的差异性。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，两个分布生成的样本足够多，且其对于函数f所有对应值的均值都相等，那么可以认为这两个分布是同一个分布。 如何用MMD来衡量两个分布的相似性？ 简单来说，就是找一个在样本空间的连续函数f，将两个分布的样本在f上的均值相减，要求函数f使这个差值...
机器学习中的数学——距离定义（二十八）：最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）
冯·诺依曼
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论文研究 - 使用具有最大平均差异（MMD）的梯形变分自动编码器生成人脸
05-27
生成模型已经证明在从未标记的数据中学习特征方面非常有用。 特别是，可变自动编码器能够对高度复杂的自然分布（例如图像）建模，同时无需标签即可提取自然和人类可理解的特征。 在本文中，我们结合了两类非常有用的模型：可变梯形自动编码器和MMD可变自动编码器，以对人脸图像进行建模。 特别是，我们证明了我们可以解开高度有意义和可解释的功能。 此外，我们能够对人脸执行算术运算并修改人脸以添加或删除高级特征。
MMD_mean_mmd_discrepancy_weekarq_最大均值差异
09-11
利用matlab来实现Maximum Mean Discrepancy（最大均值差异）的计算。
最大均值差异（MMD）的介绍
m0_46861439的博客
05-28 7878
核函数：给定一个非空集合XX，方程kX×X→RkX×X→R，如果存在一个实希尔伯特空间 (R\mathbb{R}R-Hilbert space，实希尔伯特空间因其上的内积的定义的不同而不同) 和一个映射ϕxX→HϕxX→H，使得∀xx′∈X∀xx′∈Xkxx′≔ϕxϕx′Hkxx′ϕxϕx′H​1.对称性：kxx′kx′x。
最大均值差异MMD
X_m_w的博客
11-23 5630
最大均值差异是迁移学习中使用频率最高的度量。 Maximum mean discrepancy，它度量在再生希尔伯特空间中两个分布的距离，是一种核学习方法。简单地理解就是计算两堆数据的均值距离，但是实际比较难计算。就将两个分布映射到另一个空间计算距离。计算距离的方法是，计算分布上每一个点映射到另一空间的距离然后求和。 MMD的基本原理：假设一个满足P分布的数据集和一个满足Q分布的数据集并且存在一...
Maximum Mean Discrepancy理解(MMD)
bbbeoy的专栏
08-23 8854
https://blog.youkuaiyun.com/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 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作为检验统计
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zkq_1986的博客
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MMD介绍 MMD（最大均值差异）是迁移学习，尤其是Domain adaptation （域适应）中使用最广泛（目前）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。两个分布的距离定义为： python代码样例： import torch def guassian_kernel(source, target, kernel_mul=2.0, kernel_num=5, fix_si...
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基本思想 一个随机变量的矩反应了对应的分布信息，比如一阶中心矩是均值，二阶中心矩是方差等等。如果两个分布的均值和方差都相同的话，它们应该很相似，比如同样均值和方差的高斯分布和拉普拉斯分布。但是很明显，均值和方差并不能完全代表一个分布，这时候我们就需要更高阶的矩来描述一个分布。 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...
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以下是关于MMD（最大均值差异，Maximum Mean Discrepancy）的详细介绍： --- ### **MMD的本质与目标** MMD是一种**基于核方法的分布差异度量**，核心思想是：通过将数据映射到**再生核希尔伯特空间（RKHS）**，...
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