Two-sample Test using Projected Wasserstein Distance
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Wang, Jie, Gao, Rui, Xie, Yao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2020
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Statistical and Computational Guarantees of Kernel Max-Sliced Wasserstein Distances
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
Non-Convex Robust Hypothesis Testing using Sinkhorn Uncertainty Sets
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2023)
Markovian Sliced Wasserstein Distances: Beyond Independent Projections
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2023)
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2023)
Tree-Sliced Wasserstein Distance with Nonlinear Projection
par: Tran, Thanh, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Thanh, et autres
Publié: (2025)
Fast Gradient Computation for Gromov-Wasserstein Distance
par: Zhang, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Wei, et autres
Publié: (2024)
Fast Estimation of Wasserstein Distances via Regression on Sliced Wasserstein Distances
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2025)
Relative Translation Invariant Wasserstein Distance
par: Wang, Binshuai, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Binshuai, et autres
Publié: (2024)
Regularization for Adversarial Robust Learning
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024)
Sinkhorn Distributionally Robust Optimization
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2021)
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2021)
An Empirical Study of Self-supervised Learning with Wasserstein Distance
par: Yamada, Makoto, et autres
Publié: (2023)
par: Yamada, Makoto, et autres
Publié: (2023)
Distance-Matrix Wasserstein Statistics for Scalable Gromov--Wasserstein Learning
par: Xu, Ao, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Ao, et autres
Publié: (2026)
Private Wasserstein Distance
par: Li, Wenqian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Wenqian, et autres
Publié: (2024)
The Observable Wasserstein Distance
par: Santos, Edivaldo Lopes dos, et autres
Publié: (2026)
par: Santos, Edivaldo Lopes dos, et autres
Publié: (2026)
Towards Better Spherical Sliced-Wasserstein Distance Learning with Data-Adaptive Discriminative Projection Direction
par: Zhang, Hongliang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Hongliang, et autres
Publié: (2024)
Feature Selection Based on Wasserstein Distance
par: Li, Fuwei
Publié: (2024)
par: Li, Fuwei
Publié: (2024)
Distance-Based Tree-Sliced Wasserstein Distance
par: Tran, Hoang V., et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Hoang V., et autres
Publié: (2025)
Convergence Analysis for General Probability Flow ODEs of Diffusion Models in Wasserstein Distances
par: Gao, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
par: Gao, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
The Z-Gromov-Wasserstein Distance
par: Bauer, Martin, et autres
Publié: (2024)
par: Bauer, Martin, et autres
Publié: (2024)
Measuring Time-Series Dataset Similarity using Wasserstein Distance
par: Chen, Hongjie, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Hongjie, et autres
Publié: (2025)
Wasserstein Proximal Policy Gradient
par: Zhu, Zhaoyu, et autres
Publié: (2026)
par: Zhu, Zhaoyu, et autres
Publié: (2026)
Kernel Two-Sample Tests for Manifold Data
par: Cheng, Xiuyuan, et autres
Publié: (2021)
par: Cheng, Xiuyuan, et autres
Publié: (2021)
Sliced-Wasserstein Distance-based Data Selection
par: Pallage, Julien, et autres
Publié: (2025)
par: Pallage, Julien, et autres
Publié: (2025)
Minimax-Optimal Two-Sample Test with Sliced Wasserstein
par: Tran, Binh Thuan, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Binh Thuan, et autres
Publié: (2025)
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
par: Deshpande, Ishan, et autres
Publié: (2019)
par: Deshpande, Ishan, et autres
Publié: (2019)
Spherical Tree-Sliced Wasserstein Distance
par: Tran, Viet-Hoang, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Viet-Hoang, et autres
Publié: (2025)
Robust Estimation under the Wasserstein Distance
par: Nietert, Sloan, et autres
Publié: (2023)
par: Nietert, Sloan, et autres
Publié: (2023)
Semidefinite Relaxations of the Gromov-Wasserstein Distance
par: Chen, Junyu, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Junyu, et autres
Publié: (2023)
Wasserstein Distances, Neuronal Entanglement, and Sparsity
par: Sawmya, Shashata, et autres
Publié: (2024)
par: Sawmya, Shashata, et autres
Publié: (2024)
Slicing the Gaussian Mixture Wasserstein Distance
par: Piening, Moritz, et autres
Publié: (2025)
par: Piening, Moritz, et autres
Publié: (2025)
Conformal Graph Prediction with Z-Gromov Wasserstein Distances
par: Melo, Gabriel, et autres
Publié: (2026)
par: Melo, Gabriel, et autres
Publié: (2026)
Recovering Wasserstein Distance Matrices from Few Measurements
par: Rana, Muhammad, et autres
Publié: (2025)
par: Rana, Muhammad, et autres
Publié: (2025)
Sliced-Wasserstein Distances and Flows on Cartan-Hadamard Manifolds
par: Bonet, Clément, et autres
Publié: (2024)
par: Bonet, Clément, et autres
Publié: (2024)
Efficient Distribution Learning with Error Bounds in Wasserstein Distance
par: Figueiredo, Eduardo, et autres
Publié: (2026)
par: Figueiredo, Eduardo, et autres
Publié: (2026)
Global Convergence of Wasserstein Policy Gradient for Entropy-Regularized Reinforcement Learning
par: Zhu, Zhaoyu, et autres
Publié: (2026)
par: Zhu, Zhaoyu, et autres
Publié: (2026)
Enhancing Distributional Robustness in Principal Component Analysis by Wasserstein Distances
par: Wang, Lei, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Lei, et autres
Publié: (2025)
Bounds in Wasserstein Distance for Locally Stationary Processes
par: Tinio, Jan Nino G., et autres
Publié: (2024)
par: Tinio, Jan Nino G., et autres
Publié: (2024)
Sliced Inner Product Gromov-Wasserstein Distances
par: Gong, Xiaoyun, et autres
Publié: (2026)
par: Gong, Xiaoyun, et autres
Publié: (2026)
On the Information Processing of One-Dimensional Wasserstein Distances with Finite Samples
par: Jang, Cheongjae, et autres
Publié: (2025)
par: Jang, Cheongjae, et autres
Publié: (2025)
A Relaxed Wasserstein Distance Formulation for Mixtures of Radially Contoured Distributions
par: Chen, Keyu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Keyu, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Statistical and Computational Guarantees of Kernel Max-Sliced Wasserstein Distances
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024) -
Non-Convex Robust Hypothesis Testing using Sinkhorn Uncertainty Sets
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2024) -
Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests
par: Wang, Jie, et autres
Publié: (2023) -
Markovian Sliced Wasserstein Distances: Beyond Independent Projections
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2023) -
Tree-Sliced Wasserstein Distance with Nonlinear Projection
par: Tran, Thanh, et autres
Publié: (2025)