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10 2020 档案

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 阅读全文

posted @ 2020-10-07 19:25 望天下阅读(4692) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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--埋头苦干的科研人
2. Re:领域自适应（Domain Adaptation）之领域不变特征适配（一）
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--六级不过550不改名
3. Re:浅谈Maximum Mean Discrepancy (MMD)
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--望天下
4. Re:领域自适应（Domain Adaptation）之领域不变特征适配（二）
@阿佼兮下界是0。 $MMD(P,Q)=\|\mu_P - \mu_Q\| > =0$ 。对于上界，若 $|\mu_P| = |\mu_Q|=1$ ，则$MMD(P,Q)= \sqrt{|\mu_P|...
--望天下
5. Re:领域自适应（Domain Adaptation）之领域不变特征适配（二）
你好，我想问下，如果使用MMD用作生成数据和真实数据的评估指标的话，MMD的上下界是多少呢？
--阿佼兮

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