Entropy-regularized Optimal Transport for Machine Learning

Entropy-regularized Optimal Transport for Machine Learning

Le Transport Optimal régularisé par l’Entropie (TOE) permet de définir les Divergences de Sinkhorn (DS), une nouvelle classe de distance entre mesures de probabilités basées sur le TOE. Celles-ci permettentd’interpolerentredeuxautresdistancesconnues: leTransport Optimal(TO)etl’EcartMoyenMaximal(EMM)....

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Bibliographic Details
Main Author: Genevay, Aude
Other Authors: Paris Sciences et Lettres
Language:fr
Published: 2019
Subjects:
Transport Optimal
Apprentissage Statistique
Optimal Transport
Machine Learning
006.3
Online Access:http://www.theses.fr/2019PSLED002/document

Internet

http://www.theses.fr/2019PSLED002/document

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