从 Wasserstein 重心采样
机器学习
2021-05-06 v1 机器学习
摘要
本工作提出一种从绝对连续测度的 Wasserstein 重心采样的算法。我们的方法基于 Wasserstein 重心的多边际形式的梯度流，并引入加性惩罚以处理边际约束。我们证明该惩罚多边际形式的最小值由一种接近于 Wasserstein 重心的耦合实现。算法在多种设定下的性能得到了展示。
引用
@article{arxiv.2105.01706,
title = {Sampling From the Wasserstein Barycenter},
author = {Chiheb Daaloul and Thibaut Le Gouic and Jacques Liandrat and Magali Tournus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.01706},
year = {2021}
}