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English(EN) Highly Data Parallelizable Estimation of the Sliced-Wasserstein Distance Using Cumulative Distribution Functions

新的切片Wasserstein距离估计器利用CDF实现数据并行

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

开发了一类新的切片Wasserstein（SW）距离估计器，该估计器利用累积分布函数（CDF）而非分位数函数。这种方法允许大规模数据集并行处理，并避免了对投影样本进行排序的需要，从而提高了计算效率。该方法特别适用于涉及高斯混合模型的情况，并且与联邦学习兼容，因为CDF可以在不共享原始数据的情况下在本地计算和聚合。 AI

影响 这项研究可以提高机器学习中距离度量计算的效率，特别是在分布式和联邦学习场景中。

排序理由 该集群包含一篇arXiv预印本，详细介绍了统计学和机器学习中的新研究方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Christophe Vauthier, Quentin M\'erigot, Anna Korba ·

    使用累积分布函数的高度数据可并行化切片-Wasserstein距离估计

    arXiv:2606.30310v1 Announce Type: new Abstract: The Sliced Wasserstein (SW) distance has emerged as a computationally attractive alternative to the Wasserstein distance by leveraging one-dimensional optimal transport along random projections. Standard estimators of the SW distanc…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Anna Korba ·

    使用累积分布函数的高度数据并行化切片-Wasserstein距离估计

    The Sliced Wasserstein (SW) distance has emerged as a computationally attractive alternative to the Wasserstein distance by leveraging one-dimensional optimal transport along random projections. Standard estimators of the SW distance rely on Monte Carlo averages of one-dimensiona…

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