概率电路的最优传输
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了计算概率电路（PCs）间的Wasserstein距离的不足。提出了一种新颖的最优传输框架，并开发了一种通过解决小型线性规划的算法来计算该距离。研究表明，可以有效估计PC参数，以最小化与数据集之间的经验Wasserstein距离。
本文探讨了图上的有效电阻和最优传输的统一性，通过参数化的$p$-Beckmann距离家族理解其相似性，并与Wasserstein距离关联。研究揭示了与图上最优停时、随机行走、图Sobolev空间的联系，并探讨了在无监督学习中的应用及计算瓶颈问题。
