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Variational and Information Flows in Machine Learning and Optimal Transport

Wuchen Li, Bernhard Schmitzer, Gabriele Steidl, François-Xavier Vialard, Christian Wald (Broschiert, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book is based on lectures given at the Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach on “Computational Variational Flows in Machine Learning and Optimal Transport”. Variational and stochastic flows on measure spaces are ubiquitous in machine learning and generative modeling. Optimal transport and diffeomorphic flows provide powerful frameworks to analyze such trajectories of distributions…  with elegant notions from differential geometry, such as geodesics, gradient and Hamiltonian flows. Recently, mean field control and mean field games offered a general optimal control variational view on learning problems. The four independent chapters in this book address the question of how the presented tools lead us to better understanding and further development of machine learning and generative models.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
19.07.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031927300
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Oberwolfach Seminars
Sonderedition
Nein
Autor
Wuchen Li, Bernhard Schmitzer, Gabriele Steidl, François-Xavier Vialard, Christian Wald
Seitenanzahl
254
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Wasserstein Spaces, Generalized Normalizing Flows, Mean Field Games, Optimal Transport, Markov Chain
Thema-Inhalt
PBKJ - Differentialrechnung und -gleichungen PBU - Optimierung
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

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