I detta papper studerar vi generativ modellering via autokodrar samtidigt som vi använder de eleganta geometriska egenskaperna hos det optimala transportproblemet (OT) och Wasserstein-avstånden. Vi introducerar Sliced-Wasserstein Autoencoders (SWAE), som är generativa modeller som gör det möjligt för en att forma fördelningen av latent utrymme till någon samplable sannolikhetsfördelning utan att behöva träna ett kontradiktoriskt nätverk eller definiera en sluten form för distributionen. Kort sagt, vi regularize autoencoder förlust med skivad-Wasserstein avstånd mellan fördelningen av de kodade träningsprover och en fördefinierad samplable distribution. Vi visar att den föreslagna formuleringen har en effektiv numerisk lösning som ger liknande möjligheter till Wasserstein Autoencoders (WAE) och Varial Autoencoders (VAE), samtidigt som den drar nytta av en pinsamt enkel implementering.
Ett annat sätt att uppskatta 2-Wasserstein avstånd i Euclidean utrymme är Sliced Wasserstein AutoEncoder (SWAE) REF.
Sliced-Wasserstein Autoencoder: An Embarrassingly Simple Generative Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}