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最優傳輸理論是連接幾何和概率的橋梁, 它用幾何的方法為概率分布的建模和衡量概率分布之間的距離提供了強有力的工具。 最近,最優傳輸理論的概念和方法日益滲透進機器學習領域,為機器學習原理的解釋提供了新的視角,為機器學習算法的改進提供了新的指導方向。

麥吉爾大學Kilian Fatras博士最新《最優傳輸導論》教程,63頁PPT。

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公平性感知機器學習或公平性感知數據挖掘的目標是在分析數據的同時考慮到公平性、歧視、中立性和/或獨立性等潛在問題。FAML的兩個主要任務是不公平檢測和不公平預防。不公平檢測任務旨在發現數據庫中的不公平待遇。不公平預防任務的目的是學會一個統計模型從潛在的不公平的數據集,這樣敏感的特性不會影響模型的結果,其中一個敏感特性表示的信息希望不影響結果,如社會敏感信息或信息,用戶希望忽略。

//www.kamishima.net/faml/

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最優傳輸理論是連接幾何和概率的橋梁, 它用幾何的方法為概率分布的建模和衡量概 率分布之間的距離提供了強有力的工具。最 近,最優傳輸理論的概念和方法日益滲透進 機器學習領域,為機器學習原理的解釋提供 了新的視角,為機器學習算法的改進提供了新的指導方向。

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//marcocuturi.net/

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//remi.flamary.com/cours/otml/OTML_SIAM_2021.pdf

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