wu-go

Статья коллег из лаборатории методов анализа больших данных LAMBDA, в которой исследуется применимость метрики Вассерштайна для оценки неопределенности безградиентной оптимизации black-box симуляторов.
В работе авторы используют концепцию Вассерштайновских шаров для определения множества неопределенности (ambiguity set) и глубоких порождающих моделей для оптимизации сигнала симулятора. Состоятельность алгоритма подтвержддается множеством экспериментов как с простыми функциями, так и со сложными многомерными реальными данными с физических экспериментов.
Работа может быть полезна физикам, дата аналитикам, математикам и ML исследователям.

статья | код