通过在 Wasserstein 空间中的多面体优化实现均场变分推断的算法

💡 原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
📝

内容提要

本文介绍了流形学习算法在紧凸子集上的理论基础,使用Wasserstein-2距离度量测度空间。通过样本集合和Wasserstein距离,可以学习子流形的潜在结构,并通过谱分析恢复切空间。提供了关于子流形构造和数值例子。

🏷️

标签

➡️

继续阅读