Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Riemannian Approach to Ground Metric Learning for Optimal Transport

論文の概要: A Riemannian Approach to Ground Metric Learning for Optimal Transport

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10085v1
Date: Mon, 16 Sep 2024 08:42:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 16:09:48.782743
Title: A Riemannian Approach to Ground Metric Learning for Optimal Transport
Title（参考訳）: 最適輸送のための地上距離学習へのリーマン的アプローチ
Authors: Pratik Jawanpuria, Dai Shi, Bamdev Mishra, Junbin Gao,
Abstract要約: 我々は、対称正定値行列によってパラメータ化された適切な潜在基底計量を学習する。実験結果は、OTベースのドメイン適応における学習された測定値の有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.333036109340835
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Optimal transport (OT) theory has attracted much attention in machine learning and signal processing applications. OT defines a notion of distance between probability distributions of source and target data points. A crucial factor that influences OT-based distances is the ground metric of the embedding space in which the source and target data points lie. In this work, we propose to learn a suitable latent ground metric parameterized by a symmetric positive definite matrix. We use the rich Riemannian geometry of symmetric positive definite matrices to jointly learn the OT distance along with the ground metric. Empirical results illustrate the efficacy of the learned metric in OT-based domain adaptation.
Abstract（参考訳）: 最適輸送(OT)理論は、機械学習や信号処理の応用において多くの注目を集めている。 OTは、ソースとターゲットデータポイントの確率分布間の距離の概念を定義する。 OTベースの距離に影響を与える重要な要因は、ソースとターゲットのデータポイントが位置する埋め込み空間の基底メートル法である。そこで本研究では,対称正定値行列によってパラメータ化される適切な潜在基底測度を学習することを提案する。対称正定行列のリッチリーマン幾何学を用いて、基底計量とともにOT距離を共同学習する。実験結果は、OTベースのドメイン適応における学習された測定値の有効性を示す。

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