Batch Greenkhorn Algorithm for Entropic-Regularized Multimarginal Optimal Transport: Linear Rate of Convergence and Iteration Complexity

Kostic Vladimir; Salzo Saverio; Pontil Massimiliano

Резултати

еНаука > Резултати > Batch Greenkhorn Algorithm for Entropic-Regularized Multimarginal Optimal Transport: Linear Rate of Convergence and Iteration Complexity

Назив:	Batch Greenkhorn Algorithm for Entropic-Regularized Multimarginal Optimal Transport: Linear Rate of Convergence and Iteration Complexity
Аутори:	Kostic Vladimir ; Salzo Saverio; Pontil Massimiliano
Година:	2022
Публикација:	Proceedings of Machine Learning Research, International Conference on Machine Learning, Baltimore, USA, 2022, 17-23 July 2022, No 39
Тип резултата:	Конференцијски рад
Колација:	str. 11529-11558
WoS-ID:	000900064901028
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/596728 https://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=127217&source=eNauka&language=en
М-категорија:	Мп категорија ће бити приказана накнадно.

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Google Scholar^TM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.