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English(EN) Distance-Matrix Wasserstein Statistics for Scalable Gromov--Wasserstein Learning

新的DMW方法为复杂数据结构提供可扩展的比较

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为距离矩阵Wasserstein (DMW)的新方法，以更有效地比较图和点云等复杂数据结构。该方法将计算密集型的Gromov--Wasserstein (GW)距离问题放松为一系列Wasserstein统计量，用于比较随机距离矩阵的分布。DMW被证明是GW的下界，其差距受采样误差控制，并通过切片和多尺度变体提供可扩展的计算。实验表明，DMW在各种应用中有效地充当了结构比较的代理。 AI

影响 引入了一种更具可扩展性的复杂数据结构比较方法，有可能提高涉及图和点云分析的机器学习任务的性能。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Tieru Wu ·

    可扩展Gromov-Wasserstein学习的距离矩阵Wasserstein统计

    Gromov--Wasserstein (GW) distances compare graphs, shapes, and point clouds through internal distances, without requiring a common coordinate system. This invariance is powerful, but discrete GW is a nonconvex quadratic optimal transport problem and is difficult to estimate at sc…

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