Fast Optimal Transport and Applications to Inference and Simulation in Large Scale Statistical Machine Learning
Fast Optimal Transport and Applications to Inference and Simulation in Large Scale Statistical Machine Learning
快速优化传输以及大规模统计机器学习中推理和仿真的应用
批准号：
26700002
负责人：
CUTURI Marco
金额：
$16.06万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
财政年份：
2014
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-04-01 至 2017-03-31
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DOI：
10.1145/2897824.2925918
发表时间：
2016-07-01
期刊：
ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS
影响因子：
6.2
作者：
[Bonneel, Nicolas, Peyre, Gabriel, Cuturi, Marco]
通讯作者：
Cuturi, Marco
Universite Paris Dauphine/INRIA(France)
巴黎第九大学/INRIA（法国）
巴黎第九大学/INRIA（法国）
DOI：
--
发表时间：
期刊：
影响因子：
--
作者：
[]
通讯作者：
New Approaches to Learn with Probability Measures using Fast Optimal Transport
使用快速最优传输进行概率测量学习的新方法
使用快速最优传输进行概率测量学习的新方法
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
[A. Gramfort, G. Peyre, M. Cuturi, M. Cuturi]
通讯作者：
M. Cuturi
An overview of Wasserstein barycenter algorithms
Wasserstein 重心算法概述
Wasserstein 重心算法概述
DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
作者：
[A. Gramfort, G. Peyre, M. Cuturi, M. Cuturi, M. Cuturi, M. Cuturi, M. Cuturi, M. Cuturi]
通讯作者：
M. Cuturi
DOI：
--
发表时间：
2015-06
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Vivien Seguy;Marco Cuturi]
通讯作者：
Vivien Seguy;Marco Cuturi
共 17 条
Empirical Bayes Kernels: Unsupervised Kernel Learning
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批准号：25540100
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项目类别：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
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资助金额：$2.41万
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财政年份：2013
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负责人：CUTURI Marco
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依托单位：
New approaches for the analysis ofcomplex time-series using kernel methods.
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批准号：23700172
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项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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资助金额：$2.75万
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财政年份：2011
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负责人：CUTURI Marco
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依托单位：
海外基金