Asymptotic Guarantees for Learning Generative Models with the Sliced-Wasserstein Distance - Télécom Paris Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Asymptotic Guarantees for Learning Generative Models with the Sliced-Wasserstein Distance

Domaines

Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Roland Badeau  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://telecom-paris.hal.science/hal-02280944

Soumis le : vendredi 6 septembre 2019-17:35:12

Dernière modification le : lundi 8 avril 2024-12:24:02

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02280944 , version 1 (06-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02280944 , version 1

Citer

Kimia Nadjahi, Alain Durmus, Umut Şimşekli, Roland Badeau. Asymptotic Guarantees for Learning Generative Models with the Sliced-Wasserstein Distance. NeurIPS 2019, Dec 2019, Vancouver, Canada. ⟨hal-02280944⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

INSTITUT-TELECOM CNRS ENS-CACHAN UNIV-PARIS-SACLAY LTCI IDS S2A IP_PARIS ANR ENS-PARIS-SACLAY
102 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More