maximum mean discrepancies | BriefGPT

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ICCV基于相机驱动的无监督领域自适应行人再识别的表示学习
我们提出了一种新颖的无监督域适应方法，用于人物再识别（reID），该方法将在标记源域上训练的模型推广到未标记的目标域。我们介绍了一种基于摄像头标签的相机驱动课程学习（CaCL）框架，通过渐进地训练目标域数据集的多个子集，将知识从源域转移到目
PDFa year ago
PACER：基于全推进式的分布式强化学习算法
本文提出了第一个完全基于推进算子的分布式增强学习算法 PACER，使用了基于策略梯度方法的随机效用价值和基于最大均值差异的鼓励程序，对各种连续控制基准进行了实验评估，结果表明我们的算法优于现有的算法。
PDFa year ago
利用高阶核均值嵌入捕捉随机过程的过滤
通过将随机过程保留其渗透而不仅仅是变量路径，我们引入了一系列高阶核均值嵌入 (KMEs)，这扩展了 KME 的概念并捕捉了与过滤器相关的附加信息。通过使用我们的高阶 MMD，我们构建了一族具有感知渗透的内核，这允许我们通过经典的基于内核的回
PDF3 years ago
利用最大均值差异测量弱收敛性
本文证明了当核函数满足积分严格正定时，基于最大平均差距的测度可度量概率测度的弱收敛性，并且纠正了先前结果的错误。
PDF4 years ago
使用 Sinkhorn 散度在最优传输和 MMD 之间插值
本文研究 Sinkhorn 差异，一种几何差异的系列，介于 MMD 和 OT 之间，提供了这些差异的理论保证和实际应用的数值方案。
PDF6 years ago
生成模型中模型选择的相对相似性测试
该研究提出了一种基于最大平均差异度量方法的概率生成模型选择统计测试，在对深度生成模型进行实验时，该测试能够对不同参数和训练设置下的模型性能进行有意义的排名。
PDF9 years ago
基于距离和 RKHS 统计量在假设检验中的等效性
本研究提供了一个统一的框架，将统计学文献中的能量距离和距离协方差与机器学习中的最大均值差（MMD）联系起来，并研究了这些统计量在一些概率分布下的可靠性和对多参数数据的适用性。
PDF12 years ago