sinkhorn — COLORTRANSPORT transport op

• Data kinds: signal × signal × matrix → transport_plan

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn(a, b, cost, reg=0.05, n_iter=2000, tol=1e-09) (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.sinkhorn(a, b, cost, reg=0.05, n_iter=2000, tol=1e-09), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("sinkhorn"))

उपयोग

entropy regularisation वाले optimal transport का plan (Cuturi, NIPS 2013)।

यह exact solution नहीं है। reg छोटा करने पर यह exact solution के क़रीब आता है, लेकिन साथ ही numerically अस्थिर हो जाता है (exponentials underflow होते हैं)। reg घटाने से exact solution से अंतर घटता है, यह बात भी test से fix की गई है।

Returns

ndarray

(n, m) का transport plan। row sums और column sums a / b से मेल खाते हैं

(tol तक)। converge न हो तो RuntimeError -- बिना converge हुए

आख़िरी iteration लौटाने पर, ग़लत row sums वाला plan चुपचाप आगे बह जाता।

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (transport_plan को input के रूप में लेते हैं)

transport_cost · apply_transport

इसी category के (transport)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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