Semi-discrete optimal transport: hardness, regularization and numerical solution
Semi-discrete optimal transport problems, which evaluate the Wasserstein distance between a discrete and a generic (possibly non-discrete) probability measure, are believed to be computationally hard. Even though such problems are ubiquitous in statistics, machine learning and computer vision, howev...
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| Veröffentlicht in: | Mathematical programming Jg. 199; H. 1-2; S. 1033 - 1106 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Berlin/Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
01.05.2023
Springer |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0025-5610, 1436-4646 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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