Kernel-Einbettung von Verteilungen
term_id: kernel_embedding_of_distributions
Category: training_techniques
Definition
Die Kernel-Einbettung von Verteilungen ermöglicht es, probabilistische Objekte als Punkte in einem hochdimensionalen Merkmalsraum, dem sogenannten reproduzierenden Kern-Hilbertraum (RKHS), zu behandeln. Durch die Abbildung von Verteilungen auf
Summary
Eine Technik, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen in einen reproduzierenden Kern-Hilbertraum abbildet, um Vergleiche und Manipulationen durch Vektoroperationen zu ermöglichen.
Key Concepts
- Reproduzierender Kern-Hilbertraum
- Mittelwerteinbettung (Mean Embedding)
- Nichtparametrische Inferenz
- Vergleich von Verteilungen
Use Cases
- Zweistichproben-Hypotheseprüfung
- Kausalitätsentdeckung aus Beobachtungsdaten
- Vergleich der Ausgaben generativer Modelle