本文将详细介绍Sliced Wasserstein Distance公式的含义和计算方法。 正文内容: 1.切片Wasserstein距离的基本概念 1.1 Wasserstein距离的定义 1.2切片Wasserstein距离的引入 2.切片Wasserstein距离公式的推导 2.1切片投影的概念 2.2 Wasserstein距离的切片投影 2.3切片Wasserstein距离公式的推导 3.切片Wasserstein距离的计算方法 3.1...
然后计算他们在一维上的wasserstein distance, 这个距离就是排序后，两边按照顺序相减. ：）...
经由SLICED-WASSERSTEIN距离进行无监督域适应的系统和方法.pdf,描述了一种用于自主学习代理中的无监督域适应的系统。所述系统利用来自目标域的未标记数据集来调整已学习模型,从而得到经调整的模型。所述已学习模型先前已被训练使用来自源域的已标记数据集执行任务。所述已
We utilize the central limit theorem in Banach space to derive the limit distribution for the Sliced 1-Wasserstein distance. Through viewing the empirical max-Sliced 1-Wasserstein distance as a supremum of an empirical process indexed by some function class, we prove that the function class is P...
本申请还是2019年2月19日在美国提交的名称为“SystemandMethodforUnsupervisedDomainAdaptationViaSliced-WassersteinDistance”的美国临时申请No.62/807,716的非临时申请,该美国临时申请No.62/807,716的全部内容通过引用并入于此。 发明背景 (1)发明领域 本发明涉及一种用于无监督迁移学习的系统,并且更具体地,涉及一种用...
本申请还是2019年2月19日在美国提交的名称为“systemandmethodforunsuperviseddomainadaptationviasliced-wassersteindistance”的美国临时申请no.62/807,716的非临时申请,该美国临时申请no.62/807,716的全部内容通过引用并入于此。 发明背景 (1)发明领域 本发明涉及一种用于无监督迁移学习的系统,并且更具体地,涉及一种用...
We obtain essentially matching upper and lower bounds for the expected max-sliced 1-Wasserstein distance between a probability measure on a separable Hilbert space and its empirical distribution from $n$ samples. By proving a Banach space version of this result, we also obtain an upper bound, ...
In this paper, we propose a new style loss based on Sliced Wasserstein Distance (SWD), which has a theoretical approximation guarantee. Besides, an adaptive sampling algorithm is also proposed to further improve the style transfer results. Experiment results show that the proposed method improves ...
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个处理器还执行以下操作:使用sliced-Wasserstein(SW)距离作为用于确定所述第一输入数据分布与所述第二输入数据分布之间的相异度的相异度度量。 3.根据权利要求2所述的系统,其中,所述一个或更多个处理器还执行以下操作:针对所述未标记数据集生成伪标记。
"Sliced Wasserstein Distance for Learning Gaussian Mixture Models", CVPR'18 which defines the sliced-Wasserstein means problem, and describes a novel technique for fitting Gaussian Mixture Models to data. In short, the method minimizes the sliced-Wasserstein distance between the data distribution and ...