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2021年5月5日
领域自适应(Domain Adaptation)之领域不变特征适配(二)
摘要: 在前面一节领域自适应(Domain Adaptation)之领域不变特征适配(一)中,我们利用MMD公式来对齐两个边缘分布$P(Z)$和$Q(Z)$,学习领域不变特征。本章节通过另一种方法来学习领域不变特征————对抗训练。 一个例子 假设现在有两堆数据,一堆是真实的样本来自MINST数据集,一堆是
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posted @ 2021-05-05 11:29 望天下
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2021年1月6日
领域自适应(Domain Adaptation)之领域不变特征适配(一)
摘要: 无监督领域自适应(Unsupervised domain adaptation, UDA) 任务描述 现有两个数据集, \(\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m}\) \(\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j=1}^{n}\) 源域(Sou
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posted @ 2021-01-06 12:29 望天下
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2020年10月7日
核均值嵌入(KME, kernel mean embeddings)
摘要: 概念引入 在介绍MMD的时候,MMD被定义为 \(\|\mathbf{E}_{x\sim P(x)}\phi(x) - \mathbf{E}_{y \sim Q(y)}\phi(y)\|\) 我们把$\mathbf_{x\sim P(x)}\phi(x)$称作kernel mean embeddin
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posted @ 2020-10-07 19:25 望天下
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2020年9月22日
浅谈Maximum Mean Discrepancy (MMD)
摘要: 浅谈Maximum Mean Discrepancy (MMD) MMD有什么用 MMD用于检验两堆数据是否是来源于同一分布,即假设 $D_s = (x_1,x_2,\cdots,x_n) \sim P(x)$和$D_t=(y_1,y_2,\cdots,y_n)\sim Q(y)$,MMD用于检验$
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posted @ 2020-09-22 09:21 望天下
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2020年7月12日
再生核Hilbert空间(RKHS)
摘要: 介绍再生核Hilbert空间RHKS的定义、刻画与Hilbert空间的关系。
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posted @ 2020-07-12 18:04 望天下
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2020年6月15日
柳琴戏大鼓书资源整理
摘要: 1. 战军山(全61集) 兵发洞庭湖 8集 智斗方金侠 8集 群捕菜花贼 8集 万瞎子回北京 8集 方金侠拦灵吊孝 8集 万长志为妻报仇 8集 活捉候天彪 13集 百度网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/1HH5opypW4CnOTzghqQ3JrQ 提取码: spea 2
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posted @ 2020-06-15 10:09 望天下
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2020年4月1日
Kernel Method, Kernel Mean Embedding 相关资源整理
摘要: 1. 几个重要的函数空间,Hilbert Spaces,L_p Spaces, Holder Spaces, Mercer Kernels 和 Reproducing Kernel Hilbert Spaces。参考文档: "Function Spaces" 。该文档对理解RHKS比较抽象。 2.
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posted @ 2020-04-01 16:54 望天下
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2018年1月25日
交叉验证(Cross validation)
摘要: 交叉验证(Cross validation) ___ 模型选择(Model Selection) ,从很多模型中选择一个较好地模型去解决解决学习问题。下面以多项式回归模型为例,介绍模型选择的基本内容。 + 模型选择要解决什么问题? 当使用如下多项式回归模型时,确定参数$d$的值。 $$h_\thet
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posted @ 2018-01-25 16:51 望天下
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朴素贝叶斯分类算法
摘要: 朴素贝叶斯分类算法 现有的分类算法很多,主要分为两种,一是单一分类器,包括决策树、贝叶斯、人工神经网络、支持向量机等;二是集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 贝叶斯 (Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这些算法主要
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posted @ 2018-01-25 15:56 望天下
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