دورية أكاديمية
POT : Python Optimal Transport
| العنوان: | POT : Python Optimal Transport |
|---|---|
| المؤلفون: | Flamary, Rémi, Courty, Nicolas, Gramfort, Alexandre, Alaya, Mokhtar Zahdi, Boisbunon, Aurélie, Chambon, Stanislas, Chapel, Laetitia, Corenflos, Adrien, Fatras, Kilian, Fournier, Nemo, Gautheron, Léo, Gayraud, Nathalie, T H, Janati, Hicham, Rakotomamonjy, Alain, Redko, Ievgen, Rolet, Antoine, Schutz, Antony, Seguy, Vivien, Sutherland, Danica, J, Tavenard, Romain, Tong, Alexander, Vayer, Titouan |
| المساهمون: | Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique (CMAP), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT), Modelling brain structure, function and variability based on high-field MRI data (PARIETAL), Service NEUROSPIN (NEUROSPIN), Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Institut des Sciences du Vivant Frédéric JOLIOT (JOLIOT), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes (LITIS), Université Le Havre Normandie (ULH), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (INSA Rouen Normandie), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), MyDataModels, Therapixel Nice, Therapixel, Observation de l’environnement par imagerie complexe (OBELIX), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Aalto University, École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon), Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM), Facebook, Criteo AI Lab, Criteo Paris, Kyoto University, Université Côte d'Azur (UniCA), Nomad AI, University of British Columbia (UBC), Université de Rennes 2 (UR2), Department of Computer Science (YALE), Yale University New Haven, This work benefited from the support of the project OATMIL ANR-17-CE23-0012 and 3IA Côte d’Azur Investments ANR-19-P3IA-0002 of the French National Research Agency (ANR). This research was produced within the framework of Energy4Climate Interdisciplinary Center (E4C) of IP Paris and Ecole des Ponts ParisTech. This research was supported by 3rd Programme d’Investissements d’Avenir ANR-18-EUR-0006-02., ANR-19-P3IA-0002,3IA@cote d'azur,3IA Côte d'Azur(2019), ANR-18-EURE-0006,E4C,Energy for Climate Interdisciplinary Instute(2018), ANR-17-CE23-0012,OATMIL,Apprentissage statistique avec transport optimal(2017) |
| المصدر: | ISSN: 1532-4435. |
| بيانات النشر: | HAL CCSD Microtome Publishing |
| سنة النشر: | 2021 |
| المجموعة: | HAL Université Côte d'Azur |
| مصطلحات موضوعية: | Optimal transport, divergence, optimization, domain adaptation, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG] |
| الوصف: | International audience ; Optimal transport has recently been reintroduced to the machine learning community thanks in part to novel efficient optimization procedures allowing for medium to large scale applications. We propose a Python toolbox that implements several key optimal transport ideas for the machine learning community. The toolbox contains implementations of a number of founding works of OT for machine learning such as Sinkhorn algorithm and Wasserstein barycenters, but also provides generic solvers that can be used for conducting novel fundamental research. This toolbox, named POT for Python Optimal Transport, is open source with an MIT license. |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| اللغة: | English |
| العلاقة: | hal-03264013; https://hal.science/hal-03264013Test; https://hal.science/hal-03264013/documentTest; https://hal.science/hal-03264013/file/20-451.pdfTest |
| الإتاحة: | https://hal.science/hal-03264013Test https://hal.science/hal-03264013/documentTest https://hal.science/hal-03264013/file/20-451.pdfTest |
| حقوق: | info:eu-repo/semantics/OpenAccess |
| رقم الانضمام: | edsbas.DB217B58 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| الوصف غير متاح. |