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Learning from samples: inverse problems over measures
यह शोध पत्र अज्ञात विभवों (potentials) को वितरण संबंधी नमूनों (distributional samples) से पुनर्प्राप्त करने के लिए व्युत्क्रम समस्याओं (inverse problems) को संबोधित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि इष्टतम अंतराल (optimality gaps) उत्तल उद्देश्यों (convex objectives) को जन्म देते हैं और अंशांकन (calibration) एवं स्थानीय ज्यामिति (local geometry) में सुधार के लिए तीक्ष्ण फेंसेल-यंग हानियों (sharpened Fenchel-Young losses) को पेश करता है, जिससे एंट्रोपिक अनबैलेंस्ड ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट और JKO-आधारित जनसंख्या गतिशीलता जैसे अनुप्रयोगों में स्थिर पैरामीटर पुनर्प्राप्ति सक्षम होती है।