신경망 Wasserstein 경사 흐름을 이용한 Riesz 커널의 최대 평균 차이 분석

Riesz 커널을 가진 최대 평균 차이 함수의 Wasserstein 경사 흐름은 특이 측도가 절대 연속 측도로 변하거나 그 반대로 변하는 등 풍부한 구조를 보인다. 이 논문에서는 이러한 흐름을 이해하기 위한 방법을 제안한다. 신경망을 이용하여 Jordan-Kinderlehrer-Otto 방식의 역방향 스킴과 Wasserstein 최대 경사 하강 흐름의 전방향 스킴을 근사하는 방법을 제안한다.