Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sampling From the Wasserstein Barycenter

論文の概要: Sampling From the Wasserstein Barycenter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01706v1
Date: Tue, 4 May 2021 18:57:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-06 12:56:09.827510
Title: Sampling From the Wasserstein Barycenter
Title（参考訳）: Wasserstein Barycenterからのサンプリング
Authors: Chiheb Daaloul (1), Thibaut Le Gouic (2), Jacques Liandrat (1), Magali Tournus (1) ((1) Aix-Marseille Univ., CNRS, I2M, UMR7373, Centrale Marseille, Marseille, France, (2) Massachusetts Institute of Technology, Department of Mathematics, USA)
Abstract要約: 本研究は絶対連続測度のwasserstein barycenterからサンプリングするアルゴリズムを提案する。本手法は,Wassersteinバリセンタのマルチマージ定式化の勾配流れに基づいており,限界制約を考慮に入れた加法ペナルイゼーションを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work presents an algorithm to sample from the Wasserstein barycenter of absolutely continuous measures. Our method is based on the gradient flow of the multimarginal formulation of the Wasserstein barycenter, with an additive penalization to account for the marginal constraints. We prove that the minimum of this penalized multimarginal formulation is achieved for a coupling that is close to the Wasserstein barycenter. The performances of the algorithm are showcased in several settings.
Abstract（参考訳）: 本研究は絶対連続測度のwasserstein barycenterからサンプリングするアルゴリズムを提案する。本手法は,ワッサーシュタイン・バリセンタのマルチマルジナル定式化の勾配流に基づいて,限界制約を考慮に入れた付加的なペナル化を行う。我々は、このペナル化マルチマルジナル定式化の最小値が、ワッサーシュタインバリセンタに近いカップリングに対して達成されることを証明した。アルゴリズムの性能はいくつかの設定で示される。

関連論文リスト

On Barycenter Computation: Semi-Unbalanced Optimal Transport-based Method on Gaussians [24.473522267391072]
本研究では,実測地線勾配Descent とHybrid Gradient Descent と名づけられたBures-Wasserstein多様体上のアルゴリズムを開発した。両手法の理論的収束保証を確立し、エクサクソン測地勾配Descentアルゴリズムが非次元収束率を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:01:57Z)
Computational Guarantees for Doubly Entropic Wasserstein Barycenters via Damped Sinkhorn Iterations [0.0]
本稿では,2つの正規化ワッサースタイン・バリセンタの計算アルゴリズムを提案し,解析する。近似モンテカルロサンプリングを用いて実装可能なアルゴリズムの不正確な変種は、最初の漸近収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-25T09:42:31Z)
Differentiable Annealed Importance Sampling and the Perils of Gradient Noise [68.44523807580438]
Annealed importance sample (AIS) と関連するアルゴリズムは、限界推定のための非常に効果的なツールである。差別性は、目的として限界確率を最適化する可能性を認めるため、望ましい性質である。我々はメトロポリス・ハスティングスのステップを放棄して微分可能アルゴリズムを提案し、ミニバッチ計算をさらに解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-21T17:10:14Z)
Large-Scale Wasserstein Gradient Flows [84.73670288608025]
ワッサーシュタイン勾配流を近似するスケーラブルなスキームを導入する。我々のアプローチは、JKOステップを識別するために、入力ニューラルネットワーク(ICNN)に依存しています。その結果、勾配拡散の各ステップで測定値からサンプリングし、その密度を計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-01T19:21:48Z)
Projection Robust Wasserstein Barycenter [36.97843660480747]
ワッサースタイン・バリセンターの近似は次元の呪いのため数値的に困難です本稿では,次元の呪いを緩和するプロジェクションロバストなワッサーシュタインバリセンタ(PRWB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-05T19:23:35Z)
Continuous Wasserstein-2 Barycenter Estimation without Minimax Optimization [94.18714844247766]
ワッサーシュタイン・バリセンターは、最適輸送に基づく確率測度の重み付き平均の幾何学的概念を提供する。本稿では,Wasserstein-2 バリセンタのサンプルアクセスを演算するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-02T21:01:13Z)
Continuous Regularized Wasserstein Barycenters [51.620781112674024]
正規化ワッサーシュタイン・バリセンタ問題に対する新しい双対定式化を導入する。我々は、強い双対性を確立し、対応する主対関係を用いて、正規化された輸送問題の双対ポテンシャルを用いて暗黙的にバリセンターをパラメトリゼーションする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-28T08:28:06Z)
Scalable Computations of Wasserstein Barycenter via Input Convex Neural Networks [15.171726731041055]
ワッサーシュタイン・バリーセンター(Wasserstein Barycenter)は、与えられた確率分布の集合の重み付き平均を表す原理的なアプローチである。本稿では,Wasserstein Barycentersを機械学習の高次元的応用を目的とした,スケーラブルな新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-08T22:41:18Z)
A diffusion approach to Stein's method on Riemannian manifolds [65.36007959755302]
我々は、ターゲット不変測度を持つ$mathbf M$上の拡散の生成元と、その特徴付けStein演算子との関係を利用する。我々は、スタイン方程式とその微分に解を束縛するスタイン因子を導出する。我々は、$mathbf M$ が平坦多様体であるとき、$mathbb Rm$ の有界が有効であることを暗示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T17:03:58Z)
Disentangled Representation Learning with Wasserstein Total Correlation [90.44329632061076]
本稿では,変分オートエンコーダとワッサースタインオートエンコーダの設定に総相関を導入し,非絡み付き潜在表現を学習する。批評家は、ワッサーシュタインの総相関項を推定する主な目的と共に、敵対的に訓練される。提案手法は, 再建能力の犠牲が小さく, 絡み合いに匹敵する性能を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-30T05:31:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。