EMD

土方工程距离(EMD)规范。如[1]中所述,这是一种土方移动距离的实现。EMD计算两个分布之间的距离,用签名表示。这些特征是一组加权特征,用来捕捉分布。特征可以是任何类型和任意数量的维度,由用户定义。EMD被定义为将一个签名转换为另一个签名所需的最小工作量。“工作”的概念基于用户定义的地面距离,即两个要素之间的距离。两个签名的大小可以不同。另外,一个签名的权重之和可以不同于另一个签名的权重之和(部分匹配)。因此,EMD用较小的和归一化。代码是用C语言实现的,它基于[2]中描述的运输问题的解决方案,请告诉我您发现的任何错误,或者您有任何问题、意见、建议和批评。如果你觉得这段代码对你的工作有用,我很想听听你的意见。一旦你这样做了,我会告诉你任何改进,等等。另外,在任何出版物中,如果你描述了使用此代码的工作,我将不胜感激。


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  1. 鲍尔,马丁;哈特曼,艾曼纽;Klassen,Eric:平方根法向场距离与非平衡最优输运(2022)
  2. Edoh,Ayaboe K:基于对流旋转形式的新动能保持方法(2022)
  3. 海尼曼,弗洛里安;芒克,阿克塞尔;Zemel,Yoav:随机Wasserstein重心计算:具有统计保证的再抽样(2022年)
  4. 科马利切夫,阿泰姆;华静;钟子春:学习几何意识的多模态形状同时生成的联合潜在空间(2022)
  5. 林凤鸣;方,小雷;高哲明:分布鲁棒优化。理论与应用综述(2022)
  6. 塔普利,本杰明K。;安徒生,海尔格一世。;塞莱多尼,埃琳娜;Owren,Brynjulf:颗粒悬浮物优先聚集的计算几何方法(2022)
  7. 托雷格罗萨,塞尔吉奥;尚帕尼,维克多;氨,胺;赫伯特,文森特;Chinesta,Francisco:基于最优运输的代理参数元模型(2022)
  8. 余、鲁;吕玉良;沈毅;赵军;赵佳珍:基于神经网络的二进制程序宽差分方法(2022)
  9. 布朗维奇,安德烈G。;Rozenberg,Igor N:基于Kantorovich问题和Wasserstein度量的信念函数关系度量(2021)
  10. 陈亚青;Müller,Hans-Georg:概率分布时间演化的Wasserstein梯度(2021)
  11. 海莫威茨,艾利特;莎伦,尼尔;辛格,阿米特:中心噪声图像及其在冷冻电镜中的应用(2021)
  12. 海茨,马修;邦尼尔,尼古拉斯;同乐,大卫;库图里,马可;Peyré,Gabriel:图上的基本度量学习(2021)
  13. 海德,大卫·A·B。;包,迈克尔;Ronald Fedkiw:关于反问题、控制和神经网络训练的稀疏语义解的获得(2021)
  14. 勒克莱尔,亚瑟;Rabin,Julien:半离散最优传输的随机多层算法及其在纹理合成和风格转换中的应用(2021)
  15. 刘佳琳;尹,沃涛;李武臣;周逸天:多级最优输运:Wasserstein-1距离的快速近似(2021)
  16. 洛佩斯·洛巴托,阿德里安娜·劳拉;Avendaño-Garrido,Martha Lorena:通过基尼指数拟合高斯混合模型(2021)
  17. 马桂香;艾哈迈德,奈斯林K。;威尔克,西奥多L。;俞,Philip S.:深度图相似性学习:一项调查(2021年)
  18. 尼尔森,弗兰克;玛蒂,高蒂埃;雷,苏门答腊;Pyne,Saumyadipta:COVID-19动力学和人类活动性的聚类模式(2021)
  19. 平、玉涵;魏国栋;杨磊;崔志明;王文平:三维牙科数据的自我注意内隐函数网络(2021)
  20. 钱,一天;潘少华:计算未知支撑下Wasserstein重心的非精确PAM方法(2021)

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