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1：30-3：30，我仔细看了《2024基于加权表征和Wasserstein距离的深度聚类算法》，简单了解了wassertein距离的原理，还有KL散度和JS散度由于支撑集可能不重合导致的无限大或者为0的情况，以及梯度可能不存在或者无意义的情况，通过询问AI和论文查阅，了解到最优传输问题中的sinkhorn算法可能可以作为损失函数使用，并且还探索了加权表征的其他公式实现。 后面我需要仔细了解如何才能把sinkhorn算法落地，首先要详细了解这个算法的原理，然后尝试算法编译。我会通过”我需要什么“，”算法
网络 必修1 0602 氯化氢与碳酸钠反应（微距）
个人的见解笔记。
愿这校园里所有的美好与你环环相扣
武大事件有感
高一新生学习指南
【以太方追求者】最新视频来袭，快来看看吧！
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