最优传输(Awesome Optimal Transport)——探索与应用实战指南

最优传输(Awesome Optimal Transport)——探索与应用实战指南

awesome-optimal-transport A list of awesome papers and cool resources on optimal transport and its applications in general! As you will notice, this list is currently mostly focused on optimal transport for machine learning topics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-optimal-transport

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项目介绍

最优传输项目是由Kilian Fatras维护的一个集锦，专注于收集并分享有关最优传输理论及其在机器学习领域广泛应用的优秀论文和资源。此仓库目前特别关注于如何在机器学习框架内利用最优传输解决复杂问题，提供了一个广泛的学习材料和研究参考列表，旨在成为该领域专业人士和爱好者的宝贵资料库。

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项目快速启动

环境准备

在开始之前，确保你的开发环境已经安装了Git和Python。此外，很多列出的工具和库依赖于NumPy、SciPy以及可能的PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。

克隆项目

通过以下命令将项目克隆至本地：

git clone https://github.com/kilianFatras/awesome-optimal-transport.git

这将会把整个仓库下载到你的本地文件夹中。

浏览资源

项目主要是文本资源，不需要特定的运行环境启动。进入项目目录后，你可以直接查看README.md文件，开始探索里面的各类论文链接、图书馆、书籍推荐等。

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应用案例与最佳实践

示例：使用POT(Python Optimal Transport库)

1. 安装POT库:

   pip install pot
   

2. 简单示例：计算两个概率分布之间的Wasserstein距离。

   import numpy as np
   from pot import emd
   # 创建两个简单的分布
   a = np.random.dirichlet([1]*10)
   b = np.random.dirichlet([1]*10)
   # 计算Wasserstein距离
   dist, flow = emd(a, b, np.eye(10))
   print(f"Wasserstein距离: {dist}")
   

请注意，实际应用中，数据处理和模型构建会更加复杂，以上仅为入门级示例。

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典型生态项目

• POT: Python Optimal Transport —— 提供了一套完整的API来实现各种最优传输算法，非常适合进行科研和实验。

• GeomLoss: 这个PyTorch库专注于几何损失函数，包括最优传输在内的多种变体，是深度学习模型训练中的强大工具。

• changwxx/Awesome-Optimal-Transport-in-Deep-Learning: 另一个相关仓库，专门聚焦于深度学习中的最优传输应用，提供了更多的学习资源和实用代码示例。

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本文档概览了如何快速启动并开始利用Kilian Fatras的“Awesome Optimal Transport”项目进行学习和研究。无论是理论研究还是工程实践，该项目都是深入理解和应用最优传输理论的强大起点。

awesome-optimal-transport A list of awesome papers and cool resources on optimal transport and its applications in general! As you will notice, this list is currently mostly focused on optimal transport for machine learning topics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-optimal-transport