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Arturo Jaramillo
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新的变分方法使用Wasserstein-Fisher-Rao几何进行霍克斯过程强度估计
研究人员开发了一种新的变分方法，用于估计霍克斯过程的背景强度，特别是在已知触发机制但背景密度未知的情况下。该方法利用Wasserstein-Fisher-Rao几何和分布框架来处理不属于经典梯度流公式的动力学。该方法涉及将这些动力学投影到统计流形上，以推导出有限维方案，并侧重于高斯混合流形以实现实际应用。
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新的Max-D-SW距离增强了用于模式识别的多维缩放
本文介绍了一种Max-D-SW，它是Max-Sliced Wasserstein距离的调整版本，旨在改进用于模式识别的多维缩放（MDS）。Max-D-SW在标准正交基上聚合贡献，与原始公式相比具有数值优势，尤其是在处理重尾分布时。该研究还建立了样本复杂度界限，表明Max-D-SW在统计上是可处理的，并且改进的样本复杂度并不总是能保证更好的MDS性能。