纳什均衡-深度学习-最优传输理论

最新推荐文章于 2025-07-06 16:40:57 发布
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分类专栏： 图像处理 深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sun7_She/article/details/76401505
本文探讨了队伍学习的概念及其在生成对抗网络中的应用，并深入研究了最优传输理论中的威尔斯特拉距离，这是一种衡量两个概率分布之间差异的方法，对于理解和改进生成对抗网络中的纳什均衡至关重要。

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队伍学习，生成对抗网络 — 纳什均衡


最优传输理论 - 威尔斯特拉距离 - 从一个空间转换到另一个空间 - 风格化

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的航拍图像YOLOv5目标检测(论文篇)（续）
qq_36130719的博客
04-16 691
指标算法是一种特征被强化的完全无参考图像质量评价方法，从多个角度提取自然 图像中的特征，学习并构造多元高斯模型(Multivariate Gaussian, MVG)，利用得到的。知，原YOLOv5网络中的CSP模块都被G-bneck模块替代，而Neck中的Conv层也被DWConv层做替代，由于本文的研究对象是航拍图像，为了增加对小目标的检。要性，有利于提高模型的泛化性，但是对批次大小的要求较为苛刻，当批次大小的 取值较小时，模型的错误率较高，严重影响实验的效果。根据工作环境及设备配置。
10、无线通信中的机器学习与深度强化学习
zzz56的博客
07-04 12
本文探讨了无线通信中机器学习和深度强化学习（DRL）的应用及其在下一代移动网络中的重要性。随着无线网络日益复杂，传统方法难以满足需求，而机器学习和DRL提供了智能解决方案。文章详细介绍了DRL在功率管理、资源分配、缓存卸载、网络切片等方面的应用，同时分析了未来无线网络面临的挑战，如维度灾难和系统不确定性，并提出了应对策略。最后，总结了机器学习与DRL在无线通信领域的巨大潜力和发展前景。
最优传输理论与计算 ——雷娜 顾险峰 【新书发布】
robotooo的博客
10-30 4085
缘起 1995年秋季,第二作者刚刚来到哈佛大学开始攻读计算机科学领域的博士学位,并在数学系学习丘成桐先生的微分拓扑课程,同时在麻省理工学院人工智能实验室学习Berthold Horn教授的机器人视觉课程. Horn教授提倡从物理的角度来理解视觉机理,用偏微分方程来解决工程问题.Horn教授讲解了他的经典工作“Shape from Shading”,将从二维图片重建三维几何的问题归结为求解双曲型偏微分方程. Horn教授也讲解了“Extended Gauss Image”的想法,目的是用Gauss曲率来重建
最优传输（Optimal Transport）
qq_43010742的博客
02-22 1万+
最优传输（Optimal Transport）是一种数学理论和计算方法，用于描述两个概率分布之间的距离或者对应关系。
最优传输（OT）
芒果干的博客
10-30 8927
1. 基本概念 最优传输是在可分度量空间中，讨论概率测度间最优传输变换的一类优化问题，涉及到偏微分方程和凸几何等多种理论，是多学科交叉的研究领域。直观的一个解释是：假设有两个工地\( X \)和\( Y \)，工地\( X \)上有\( m \)堆土，工地\( Y \)上有\( n \)个坑，现在要将工地\( X \)上的\( m \)堆土全部.
An Intuitive Guide to Optimal Transport|最优传输理论
昔风不起，唯有努力生存！
10-10 8765
An Intuitive Guide to Optimal Transport|最优传输理论 最优传输：最优传输问题最早是由法国数学家蒙日于1780年代提出；其解的存在性被俄国数学家Kantorovich证明，由此Kantorovich获得1975年诺贝尔经济奖；法国数学家Brenier建立了最优传输问题和凸函数之间的内在联系。与最优传输理论相关的机器学习关键词：Wasserstein GAN,...
海天讲座（三）最优传输理论
破晓的专栏
07-28 1967
农历小年附近，老顾从北京回到纽约。与北京火爆热烈的节日气氛相比，纽约的氛围孤独寂寥，冷漠凄清。与几位访问学者和学生漫步在长岛石溪海滩，气候温润，云蒸霞蔚。冬日的大海，澄澈碧蓝，波涛不兴，极目远眺，胸襟万里。 最近来自武汉大学的苏教授实现了三维最优传输映射的算法，令人欣慰。他问起了最优传输理论的变分法中精妙的细节。大家一同热烈讨论，以芦苇为笔，沙滩为纸，摹画推演，轻松随性。风轻雨微，潮起潮落，沙滩上纵横交错的几何图形渐渐被海浪抹平。面向大海，大家久久地陷入了沉思。最后，来自北师大...
基于认知无线电网络的基站节能策略研究及纳什均衡分析
从经济学角度出发，构造收益函数，设计非线性智能优化算法，研究认知用户数据分组的纳什均衡与社会最优行为，面向认知用户制定授权频谱的定价方案。针对不同的系统参数，进行系统实验，验证定价方案的合理性。 认知...
无线通信网络中的AI算力迁移学习策略
最新发布
AI天才研究院
07-06 955
随着5G Advanced及未来6G网络的发展，无线通信系统正从传统的通信载体向智能服务平台演进。本研究深入探讨了无线通信网络中AI算力迁移学习的理论基础、架构设计与实现策略，提出了一种融合通信-计算-智能的跨层优化框架。通过分析算力迁移的第一性原理，构建了基于多智能体强化学习的分布式决策模型，并设计了动态分层迁移学习机制，以应对无线环境的高动态性和资源约束。
Patch-Mix Transformer for Unsupervised Domain Adaptation: A GamePerspective
LuvLive的博客
06-29 579
Patch-Mix Transformer for Unsupervised Domain Adaptation: A Game Perspective
顾老师GAN最优传输理论pdf整理.rar
11-12
顾老师GAN最优传输理论pdf整理，最优传输是数学领域的经典分支,最优传输与神经网络有天然的相似性,最优传输理论的研究也许能为深度学习理论研究打开一扇窗！
顾老师GAN最优传输理论pdf整理
01-10
最优传输是数学领域的经典分支,最优传输与神经网络有天然的相似性,最优传输理论的研究也许能为深度学习理论研究打开一扇窗,或者至少能指导一些深度学习！
这是最优传输理论（optimal transport theory）实现的工具箱，里面包含了完整的matlab代码。
11-01
这是最优传输理论（optimal transport theory）实现的工具箱，里面包含了完整的matlab代码。代码绝对可行！！！
海天讲座（四）最优传输理论
破晓的专栏
08-10 2065
公元2016年2月11日上午，加州理工学院，麻省理工学院以及“激光干涉引力波天文台（LIGO）”的研究人员在华盛顿宣布人类首次听到了宇宙的涟漪-引力波，从而从实验角度再度证实了爱因斯坦广义相对论。当时，老顾正在飞往加州的飞机上，获知消息后异常激动。从历史上看，爱因斯坦广义相对论的理论自洽性的证明是“正质量猜测”，由丘成桐先生和其学生Schoen于1979年共同完成。后来丘成桐先生所证明的卡拉比-丘流形成为现代超弦理论的基石，丘成桐先生所用的手法是复蒙日-安培方程。老顾此行的目的就是向国际学界同行...
【转】最优传输理论---(微信公总号：老顾谈几何)顾险峰
慢慢冲鸭子的博客
01-02 4641
海天讲座（一）：最优传输理论 海天讲座（二）：最优传输理论 海天讲座（三）：最优传输理论 海天讲座（四）：最优传输理论 菲尔兹奖青睐的领域：最优传输和蒙日-安培方程...
海天讲座（一）最优传输理论
破晓的专栏
07-28 2286
由于原链接公式看不到，所以转了下，如有侵权，联系删除 2016年 图1. 纽约大都会博物馆，武器甲胄展厅。 几天前，老顾陪大连来的友人参观了位于曼哈顿的纽约大都会博物馆。博物馆的武器甲胄展馆举世闻名。展厅中央一队重甲骑士，金戈铁马，豪气干云。武士全身披覆凯甲，精钢打造，寒光耀眼，脸罩面具，只留一条狭长眼线，造型奇诡，肃杀冷酷，摄魂夺魄。令人不禁想起李白的《侠客行》： 赵客缦胡缨，吴钩霜雪明。 银鞍照白马，飒沓如流星。 十步杀一人，千里不留行。 事了拂衣去，深藏身与名。 馆内展览.
海天讲座（二）最优传输理论
破晓的专栏
07-28 1627
由于原链接公式看不到，所以转了下，如有侵权，联系删除 2016 这篇文章里说了应用最优传输理论解保面积参数化问题，之前有看过将保面积参数化转化为线性问题的文献，效果也不错。 图1. 最优传输理论在计算机图形学领域中的应用：怪兽模型保面积参数化。 近二十年来，计算机图形学技术取得革命性发展，游戏产业和电影工业日益蓬勃发展。在CG电影中和计算机游戏中，人物，怪兽等具有独特的表示形式，在这种内在表示形式中几何信息和纹理信息是分离的。我们可以将其比喻为灯笼的构成方式，灯笼的骨架由竹篾扎成，决定了灯.
最优传输系列-第一篇
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Grant Tour of Algorithms
03-11 1万+
COT系列是基于Computational Optimal Transport开源书的读书笔记 第一章-Introduction 最优传输(Optimal Transport)关键的一点是，要考虑怎样把多个数据点同时从一个空间映射到另一个空间上去，而不是只考虑一个数据点。 这里借用书中一个形象例子：把一堆沙子里的每一铲都对应到一个沙雕上的一铲沙子，怎么搬沙子最省力气，这就是个最优传输问题（注：这里...
最优传输——《Prototypical Partial Optimal Transport for Universal Domain Adaptation》
m0_50733469的博客
12-07 1383
① 在通用域自适应（UniDA）中，我们有带标签的源数据和无标签的目标数据。② 通用域自适应的目标是使用来自源类别集合的标签标记目标样本，或者将其判别为 “未知” 样本。我们将源域类别的数量记为。③ 我们的深度识别模型由两个模块组成，包括一个将输入映射到特征的特征提取器，以及一个路分类头。⑤ 在特征空间中的源和目标经验分布分别被定义为和，其中。稍微滥用一下符号，我们将数据质量向量记为和，并且在本文中我们设定。⑥ 此外，成本矩阵的元素被定义为，其中是距离。
贝叶斯-纳什均衡理论
12-12
贝叶斯-纳什均衡理论是博弈论中的一个重要概念，它是对不完全信息博弈的一种均衡概念。在不完全信息博弈中，玩家并不知道其他玩家的策略和收益函数，只知道其他玩家的概率分布。贝叶斯-纳什均衡是指在这种情况下，每...
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