Wasserstein度量下分布的模板估计
Distribution's template estimate with Wasserstein metrics
摘要：
在本文中，我们解决的问题比较分布的随机变量和定义一个平均模式之间的样本的随机事件。使用重心的措施在Wasserstein空间，我们提出了一个迭代版本的平均分布的估计。此外，当分布是由中心随机算子扭曲的公共度量时，则重心使得能够恢复该分布模板。
英文摘要：
In this paper we tackle the problem of comparing distributions of random variables and defining a mean pattern between a sample of random events. Using barycenters of measures in the Wasserstein space, we propose an iterative version as an estimation of the mean distribution. Moreover, when the distributions are a common measure warped by a centered random operator, then the barycenter enables to recover this distribution template.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
