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Mar, 2019
正交估计Wasserstein距离
Orthogonal Estimation of Wasserstein Distances
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Mark Rowland, Jiri Hron, Yunhao Tang, Krzysztof Choromanski, Tamas Sarlos...
TL;DR
本文介绍了切片Wasserstein距离的一种新变体，并研究了在Wasserstein距离的蒙特卡罗估计中使用正交耦合的方法，并与分层抽样建立了联系，并在生成建模和强化学习的大规模实验中进行了性能评估。
Abstract
wasserstein distances
are increasingly used in a wide variety of applications in
machine learning
. Sliced
wasserstein distances
form an im
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