論文の概要: Distributional Sliced Embedding Discrepancy for Incomparable Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02542v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 15:11:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 15:19:40.800591
• Title: Distributional Sliced Embedding Discrepancy for Incomparable Distributions
• Title（参考訳）: 不整合分布に対する分布スライスエンベディングの相違
• Authors: Mokhtar Z. Alaya, Gilles Gasso, Maxime Berar, Alain Rakotomamonjy
• Abstract要約: Gromov-Wasserstein (GW) 距離は多様体学習とクロスドメイン学習の鍵となるツールである。 本稿では,分散スライシング,埋め込み,スライスされた分布間の閉形式ワッサーシュタイン距離の計算という2つの計算分布を比較する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.615156512223766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gromov-Wasserstein (GW) distance is a key tool for manifold learning and cross-domain learning, allowing the comparison of distributions that do not live in the same metric space. Because of its high computational complexity, several approximate GW distances have been proposed based on entropy regularization or on slicing, and one-dimensional GW computation. In this paper, we propose a novel approach for comparing two incomparable distributions, that hinges on the idea of distributional slicing, embeddings, and on computing the closed-form Wasserstein distance between the sliced distributions. We provide a theoretical analysis of this new divergence, called distributional sliced embedding (DSE) discrepancy, and we show that it preserves several interesting properties of GW distance including rotation-invariance. We show that the embeddings involved in DSE can be efficiently learned. Finally, we provide a large set of experiments illustrating the behavior of DSE as a divergence in the context of generative modeling and in query framework.
• Abstract（参考訳）: gromov-wasserstein (gw)距離は多様体学習とクロスドメイン学習の重要なツールであり、同じ距離空間に存在しない分布を比較することができる。 計算複雑性が高いため、エントロピー正則化やスライシング、一次元GW計算に基づく近似的なGW距離が提案されている。 本稿では, 分散スライシング, 埋め込み, およびスライスされた分布間の閉形式ワッサーシュタイン距離の計算という2つの非競合分布を比較する新しい手法を提案する。 本稿では, 分散スライス埋め込み (DSE) の相違性に関する理論的解析を行い, 回転不変性を含むGW距離のいくつかの興味深い特性を保っていることを示す。 DSEの埋め込みを効率的に学習できることが示される。 最後に、DSEの振る舞いを、生成モデリングとクエリフレームワークの文脈における相違点として説明する実験の大規模なセットを提供する。

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