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Nov, 2015
概率分布的切片瓦瑟斯坦核
Sliced Wasserstein Kernels for Probability Distributions
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Soheil Kolouri, Yang Zou, Gustavo K. Rohde
TL;DR
本文介绍了一种新的视角，旨在通过切片Wasserstein距离和核方法提供一系列正定核，并展示了这些核在机器学习中的不同任务中带来的益处，从而为优化传输距离在机器学习中的应用提供了新的可能。
Abstract
optimal transport distances
, otherwise known as
wasserstein distances
, have recently drawn ample attention in computer vision and
machine learnin
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