Wasserstein-Transport bezeichnet einen zentralen Begriff aus der Theorie des optimalen Transports, der in der Mathematik und maschinellen Lernen eine bedeutende Rolle spielt. Benannt nach dem Mathematiker Leonid Wasserstein, beschreibt er die effizienteste Methode, um eine Verteilung in eine andere umzuwandeln, wobei die Transportkosten minimiert werden. Dieses Konzept ist insbesondere in der Künstlichen Intelligenz von Bedeutung, da es als Grundlage für die Berechnung der Wasserstein-Distanz dient, einem Maß zur Beurteilung der Ähnlichkeit zwischen zwei Verteilungen.
In der maschinellen Lernen, insbesondere bei der Trainierung von generativen adversarialen Netzen (GANs), wird der Wasserstein-Transport eingesetzt, um die Distanz zwischen der tatsächlichen Datenverteilung und der durch das Generator-Netz erzeugten Verteilung zu messen. Dies hilft dabei, die Qualität der generierten Daten zu verbessern und Stabilität im Training zu gewährleisten. Darüber hinaus findet der Wasserstein-Transport Anwendung in der Domänenadaptation, wo er dazu dient, die Verteilung von Trainingsdaten an die Verteilung von Testdaten anzupassen, um die Modellleistung zu steigern.
Ein wesentlicher Vorteil des Wasserstein-Transports ist seine Fähigkeit, auch bei komplexen und hohen Dimensionen von Daten eine zuverlässige und effiziente Berechnung der Distanz zu ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Maßen wie der Kullback-Leibler-Divergenz bietet der Wasserstein-Transport eine bessere Handhabung von Datensätzen mit komplexen Mustern und Strukturen. Durch die Minimierung der Transportkosten kann er die zugrunde liegenden Strukturen der Daten effektiv erfassen, was ihn zu einem leistungsfähigen Werkzeug in der modernen maschinellen Lernen macht.