- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Variational and Information Flows in Machine Learning and Optimal Transport
Wuchen Li, Bernhard Schmitzer, Gabriele Steidl, François-Xavier Vialard, Christian Wald
68,95 €
+ 137 points
Description
This book is based on lectures given at the Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach on Computational Variational Flows in Machine Learning and Optimal Transport .
Variational and stochastic flows on measure spaces are ubiquitous in machine learning and generative modeling. Optimal transport and diffeomorphic flows provide powerful frameworks to analyze such trajectories of distributions with elegant notions from differential geometry, such as geodesics, gradient and Hamiltonian flows. Recently, mean field control and mean field games offered a general optimal control variational view on learning problems. The four independent chapters in this book address the question of how the presented tools lead us to better understanding and further development of machine learning and generative models.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 190
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 56
Caractéristiques
- EAN:
- 9783031927300
- Date de parution :
- 27-06-25
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 168 mm x 240 mm
Les avis
Nous publions uniquement les avis qui respectent les conditions requises. Consultez nos conditions pour les avis.