Fast Optimal Transport and Applications to Inference and Simulation in Large Scale Statistical Machine Learning

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26700002
• 研究種目: 若手研究(A)
• 配分区分: 一部基金
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: Cuturi Marco 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (80597344)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: 最適輸送理論 / 機械学習 / 最適化 / グラフィックス

研究成果の概要

We showed over the course of this project that optimal transport theory could have an impact on real world applications (machine learning, imaging, graphics) using a proper regularization of the well known optimal transport problem.

自由記述の分野

統計学