Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wasserstein KL-divergence for Gaussian distributions

論文の概要: Wasserstein KL-divergence for Gaussian distributions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24022v1
Date: Mon, 31 Mar 2025 12:49:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-01 14:34:05.198612
Title: Wasserstein KL-divergence for Gaussian distributions
Title（参考訳）: ガウス分布に対するワッサーシュタインKL-発散
Authors: Adwait Datar, Nihat Ay,
Abstract要約: このバージョンはサンプル空間 $Bbb Rn$ の幾何と整合であることを示す。特に、2点に集中したディラック測度のWKL偏差は、これらの点間の2乗距離に比例する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We introduce a new version of the KL-divergence for Gaussian distributions which is based on Wasserstein geometry and referred to as WKL-divergence. We show that this version is consistent with the geometry of the sample space ${\Bbb R}^n$. In particular, we can evaluate the WKL-divergence of the Dirac measures concentrated in two points which turns out to be proportional to the squared distance between these points.
Abstract（参考訳）: ワッサーシュタイン幾何学に基づいてWKL分割と呼ばれるガウス分布に対するKL分割の新バージョンを導入する。このバージョンはサンプル空間 ${\Bbb R}^n$ の幾何と一致することを示す。特に、2点に集中したディラック測度のWKL偏差は、これらの点間の2乗距離に比例する。

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