最適輸送

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機械学習

• 確率ベクトル Def: 総和が一になるベクトル
• Q. 二つの確率ベクトル$r,c$（次元は同じとは限らない）があるときに、最小コストでrを操作?していってcにするにはどうすればいいか
  • その最小操作?が、ベクトルrとcのWasserstein距離というらしい
• Sinkhornアルゴリズム
• 「行列のバランシング」
• 何に役立つか
  • 大きさの異なる画像（i.e. 次元の異なるベクトル）を比較できるようになる
    • 重心を使えば、二つの画像の中間みたいなものがえられる