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共形几何顾险峰
如何看待
顾险峰
《看穿机器学习的黑箱》这篇文章
答:
在第一讲(看穿机器学习W-GAN的黑箱)中,我们给出了最优传输问题的凸
几何
解释:给定两个概率分布,存在唯一的最优传输映射,将初始概率分布变换成目标概率分布,,同时极小化传输代价,这里被称为是两个概率分布之间的Wasserstein距离。同时,最优传输映射是某个凸函数的梯度映射,,这个函数满足蒙日-安培方程。我们的理论给...
如何看待
顾险峰
《看穿机器学习的黑箱》这篇文章
答:
回顾在第一讲(看穿机器学习W-GAN的黑箱)中,我们给出了最优传输问题的凸
几何
解释:给定两个概率分布,存在唯一的最优传输映射,将初始概率分布变换成目标概率分布,,同时极小化传输代价,这里被称为是两个概率分布之间的Wasserstein距离。同时,最优传输映射是某个凸函数的梯度映射,,这个函数满足蒙日-安培方程。我们的理论...
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