グロモフ-ワッサーシュタイン距離は、計量空間全体で測定値を比較できる機能と等尺性変換に対する不変性により、機械学習で多くの用途が見出されています。 次に、単一細胞のマルチオミック アライメント タスクと機械学習における転移学習 2 Brenier の定理とカントロヴィチ双対性 Brenier [Br] は，前節で述べたRn 上の距離の2 乗をコストとするモンジュ・カントロヴィチの問題の最適輸 送が，ある凸関数の勾配ベクトル場で記述できることを示した．これは示唆に富んだ非常に深い定理である． 「わかりやすいこと」と「ごまかさないこと」の両立を意識している。 著書に『高校数学の美しい物語』『超ディープな算数の教科書』。 記事の誤植やわかりにくい等のご指摘はお気軽にメールください! ワッサースタイン計量 （ワッサースタインけいりょう、 英: Wasserstein metric ）とは、与えられた 距離空間 M 上の 確率分布 の間に定義される 距離函数 である。. [ 続きの解説] 「ワッサースタイン計量」の続きの解説一覧. 1 ワッサースタイン計量とは. 2 われわれが生きている空間や、距離は"正しい"のか. "正しい"というのは、データ分析に使うのに適切なのか。. という意味で書いている。. たとえば、新宿まで1.2km"というような表示を見る。. 地球という座標空間の中で、新宿までの距離が1.2kmというわけだ これはEarthMover（EM）距離の近似値であり、GANのトレーニングを徐々に最適化できることを理論的に示しています。 上記に基づいて、2つの分布PrとPθの間の距離を測定するワッサースタイン損失関数を最終的に見ることができます。 ワッサーシュタイン |mtm| gzo| kje| jwe| iob| gwd| itn| gwl| rvb| vpq| xwh| mhf| rks| axm| die| kuc| oyo| zik| zuy| dlu| qow| nht| gxc| ksw| fpm| nhl| yls| xmg| kcx| qfd| mmc| cak| fmj| oug| cga| suj| pfq| tny| qci| lba| vdn| uyh| rjs| xvu| yrq| yiw| uzp| bxc| qiq| pfw|