sinkhorn — COLORTRANSPORT transport op

• 데이터 종류: signal × signal × matrix → transport_plan

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn(a, b, cost, reg=0.05, n_iter=2000, tol=1e-09)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.sinkhorn(a, b, cost, reg=0.05, n_iter=2000, tol=1e-09), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("sinkhorn"))

사용법

엔트로피 정칙화가 붙은 최적수송 계획(Cuturi, NIPS 2013).

엄밀해가 아니다. reg를 작게 하면 엄밀해에 가까워지지만, 동시에수치적으로 불안정해진다(지수가 언더플로한다). reg를 내리면엄밀해와의 차이가 줄어드는 것 자체를 테스트로 고정해 두었다.

Returns

ndarray

(n, m)의 수송 계획. 행 합, 열 합은 a / b에 일치한다

(tol까지). 수렴하지 않으면 RuntimeError -- 수렴하지 않은 채

마지막 반복을 반환하면, 행 합이 맞지 않는 계획이 말없이 하류로 흘러간다.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(transport_plan 를 입력으로 받는 것)

transport_cost · apply_transport

같은 카테고리(transport)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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