論文の概要: Relaxation of optimal transport problem via strictly convex functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07336v1
- Date: Mon, 15 Feb 2021 04:32:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:28:48.786884
- Title: Relaxation of optimal transport problem via strictly convex functions
- Title（参考訳）: 厳密な凸関数による最適輸送問題の緩和
- Authors: Asuka Takatsu
- Abstract要約: 有限空間上の最適輸送問題は線形プログラムである。
近年,厳密な凸関数による最適輸送問題の緩和,特にKulback-Leiblerの発散により,データ科学に新たな光を当てている。
本稿では,ブレグマン発散による緩和された最適輸送問題に対する勾配勾配に基づく数学的基礎と反復過程について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An optimal transport problem on finite spaces is a linear program. Recently,
a relaxation of the optimal transport problem via strictly convex functions,
especially via the Kullback--Leibler divergence, sheds new light on data
sciences. This paper provides the mathematical foundations and an iterative
process based on a gradient descent for the relaxed optimal transport problem
via Bregman divergences.
- Abstract（参考訳）: 有限空間上の最適輸送問題は線形プログラムである。
近年,厳密な凸関数による最適輸送問題の緩和,特にKulback-Leiblerの発散により,データ科学に新たな光を当てている。
本稿では,ブレグマン発散による緩和された最適輸送問題に対する勾配勾配に基づく数学的基礎と反復過程について述べる。
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