¿Qué significa "Sliced Wasserstein"?
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Sliced Wasserstein (SW) es una forma de medir la distancia entre diferentes distribuciones de probabilidad, que a menudo se usan en análisis de datos y aprendizaje automático. Este método mira cuán similares o diferentes son dos conjuntos de datos proyectándolos en líneas y calculando distancias de una manera simplificada. Es popular porque es efectivo y no muy complicado de calcular.
Cómo Funciona
SW toma distribuciones de datos y básicamente las "corta" a lo largo de varias líneas. Al hacer esto, reduce el problema de múltiples dimensiones a una sola dimensión, lo que hace que los cálculos sean más fáciles. Sin embargo, esto a veces puede llevar a perder una estructura o información importante sobre los datos.
Mejoras con Tree-Sliced Wasserstein
Para abordar algunas limitaciones del método Sliced Wasserstein, los investigadores desarrollaron el Tree-Sliced Wasserstein (TSW). Este enfoque usa una estructura de árbol en lugar de líneas rectas para medir distancias entre datos. Al usar un árbol, TSW puede capturar mejor las relaciones dentro de los datos, permitiendo más flexibilidad y una visión más completa.
Aplicaciones
Tanto Sliced Wasserstein como Tree-Sliced Wasserstein han encontrado usos en diferentes áreas, como procesamiento de imágenes, transferencia de estilo y modelos generativos. La capacidad de medir distancias entre tipos de datos complejos hace que estos métodos sean herramientas valiosas en aprendizaje automático y ciencia de datos.