人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence) | 人工知能学会のホームページです。入会手続き、会議やセミナーの開催予定、学会誌情報などを掲載しています。
2024.07.12： 【お知らせ】次世代のための2024年夏AIセミナー 第1～3回参加申込者の皆さんへ →詳細 2024.07.09： 【お知らせ】次世代のための2024年夏AIセミナー 第1, 2回講座参加申込延長等 →詳細 2024.07.04： 【締切延長】第1回スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会（SIG-SMSHM），2024/07/30 ハイブリッド，2024/07/12 申込締切 →詳細 2024.07.01： 【記事更新】私のブックマーク「空間統計と無線通信」 →詳細 2024.07.01： 【会誌発行】人工知能学会誌 Vol.39 No.4 (2024/7) →詳細
Earth Mover's Distance (EMD) - 人工知能に関する断創録
Earth Mover's Distance (EMD) について調べたことを整理しておきます。EMDは、ユークリッド距離のような距離尺度の一つで、二つの分布の間の距離を測ることができます。言語処理ではあまり聞いたことなかったのですが、画像処理や音声処理では比較的有名な距離尺度のようです。 EMDが使える問題設定は下図のようになります。 EMDは特徴量と重みの集合（シグネチャと呼ぶ）で与えられる分布Pと分布Qの間の距離です。ここで、特徴量間では距離 が定義されているのが前提です。特徴量がベクトルのときはユークリッド距離、特徴量が確率分布のときはカルバック・ライブラー距離（情報量）などです。EMDは、特徴量の集合が2つ与えられたときに、1個1個の特徴量間の距離をもとに、特徴量集合間の距離を求められるんですね。これはすごい。 重みは具体的な応用によって使い方が変わりますが、その特徴量の重要度を
Optimal Transport in Imaging Sciences
Slides of the presentation at the conference "Optimal Transport to Orsay", Orsay, France, June 18-22, 2012.Read less
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NL2007.dvi
