An optimal transport problem on finite spaces is a linear program. Recently, a relaxation of the optimal transport problem via strictly convex functions, especially via the Kullback--Leibler divergence, sheds new light on data sciences. This paper provides the mathematical foundations and an iterative process based on a gradient descent for the relaxed optimal transport problem via Bregman divergences.
翻译：有限空间的最佳交通问题是一个线性程序。 最近,通过严格的康夫克斯功能,特别是通过库尔贝克-利伯尔差异(Kullback-利伯尔差异(Kullback-利伯尔差异 ), 最佳交通问题缓解了最佳交通问题,这为数据科学提供了新的线索。 本文为通过布雷格曼差异(Bregman ) 的轻松最佳交通问题提供了基于梯度下降的数学基础和迭接过程。
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