transport op• Data kinds: signal × signal × matrix → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw) (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("sinkhorn_divergence"))
bias हटाई गई Sinkhorn दूरी (Genevay, Peyré & Cuturi, AISTATS 2018)।
S(a,b) - (S(a,a) + S(b,b)) / 2। sinkhorn_distance regularisation के कारण व्यवस्थित रूप से ऊपर झुका रहता है, और स्वयं से इसकी "दूरी" 0 नहीं होती (मापा गया: reg=0.2 पर 0.05 से अधिक)। स्वयं से दूरी द्वारा वही bias घटाने पर यह कट जाता है, और स्वयं के साथ मान 0 पर लौट आता है -- यही TRIZ का counterweight (प्रतिक्रिया से निरस्त करना) है।
cost_aa / cost_bb a से a और b से b के cost matrices हैं। अर्थ 1 point set की स्वयं से तुलना है, इसलिए न देने पर cost को तभी दोबारा इस्तेमाल किया जाता है जब वह square हो (non-square पर न देना exception है -- कोई भी matrix भर देने पर, घटाई जाने वाली मात्रा कुछ और हो जाती, और निरस्त करने के भ्रम में दूसरा bias चढ़ जाता)।
• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है
• 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।
• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)—
transport)wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance
*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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