sinkhorn_distance — COLORTRANSPORT `transport` op

• 데이터 종류: signal × signal × matrix → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_distance(a, b, cost, reg=0.05, **kw)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.sinkhorn_distance(a, b, cost, reg=0.05, **kw), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("sinkhorn_distance"))

사용법

정칙화된 수송 비용 <plan, cost>. 엄밀한 거리가 아닙니다.

정칙화만큼 계통적으로 치우치므로, 자기 자신과의 "거리"도 0이 되지 않는다(그 어긋남 폭은 테스트에 실측으로 남겨 두었다). 1차원에서 엄밀함이 필요할 때는 wasserstein_1d.

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(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`transport`)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_divergence

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

sinkhorn_distance — COLORTRANSPORT transport op

사용법