Tsallis熵正则化最优传输的收敛速率

Takeshi Suguro; Toshiaki Yachimura

Tsallis熵正则化最优传输的收敛速率

最优化与控制 2024-10-10 v2 泛函分析概率论机器学习

作者: Takeshi Suguro , Toshiaki Yachimura

摘要

本文研究连续设定下的Tsallis熵正则化最优传输,并建立基本结果,如当正则化参数趋于零时Tsallis正则化最优传输到Monge--Kantorovich问题的 $\Gamma$ -收敛。此外,利用Eckstein--Nutz发展的量化与阴影论证,我们导出Tsallis熵正则化的收敛速率并给出显式常数。进而,我们将这些结果与著名的Kullback--Leibler (KL)散度正则化情形比较,表明在Tsallis框架下KL正则化实现了最快收敛速率。

关键词

Tsallis熵熵正则化最优传输 $\Gamma$-收敛收敛速率 KL散度

引用

@article{arxiv.2304.06616,
  title  = {Convergence rate of Tsallis entropic regularized optimal transport},
  author = {Takeshi Suguro and Toshiaki Yachimura},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06616},
  year   = {2024}
}

备注

23 pages

Tsallis熵正则化最优传输的收敛速率

摘要

关键词

引用

备注

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