MMAug, 2015

非平衡最优输运：动态和康托洛维奇表述

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TL;DR本文介绍了一种基于最优传输的、新的非负 Radon 测度类距离，通过两个互等的、可切换的公式表述：（i）动态公式，将距离定义为测度空间上的测地距离；（ii）静态公式，距离则是一对耦合的最小化优化问题，描述了两个测量值之间的传输（运输、创造和销毁）的质量转移。两个公式都是凸优化问题，并且根据目标应用程序的不同而进行切换的能力是我们模型的关键属性。特别感兴趣的是最近由 Chizat 等和 Kondratyev 等相互独立引入的 Wasserstein-Fisher-Rao 度量，最初通过动态公式定义，属于这类度量，因此自动受益于静态 Kantorovich 公式。
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发现论文，激发创造
  • 正定熵输运问题和正测度之间的新 Hellinger-Kantorovich 距离

    本文提出了一种新型的最优熵输运问题，解决了在一般拓扑空间的非负有限 Radon 测度类中的问题，其中，最小化线性输运功能和两个凸熵功能的和，并讨论了对数熵输运问题，介绍了一种度量空间中的新 Hellinger-Kantorovich 距离，该距离具有很强的几何分析能力。

    Aug, 2015

  • 最优输运与 Fisher-Rao 之间的插值距离

    本文定义了一种新的运输度量，该度量插值了二次 Wasserstein 和 Fisher-Rao 度量，并将优化运输推广到具有不同质量的度量，通过在连续性方程中引入源项来定义该度量。

    Jun, 2015

  • 二次正则化最优输运

    研究正则化问题的对偶问题，提出了用高斯 - 塞德尔方法和半光滑拟牛顿方法解决的方案，实验证明这两种方法在小正则化参数下表现良好。

    Mar, 2019

  • 子空间鲁棒瓦热斯坦距离

    本文针对高维离散量之间的 Wasserstein 距离提出了具有鲁棒性的 “Max-Min” 方案，通过将量投影到一个较低维的子空间来最大化它们之间的距离。此外，我们提出了一种基于熵正则化的算法来解决相关问题，并在实验中显示了其优越性。

    Jan, 2019

  • 张量最优输运、测度集之间的距离与张量缩放

    研究了 $d>2$ 离散测度的最优输运问题，提出了有熵正则化项的线性规划方案，并引入了 Sinkhorn 扩展算法，并给出了严格凸函数部分最小化算法的变形，得到其收敛速度的几何估计。

    May, 2020

  • 结构化对象的融合 Gromov-Wasserstein 距离：理论基础与数学性质

    本文提出了一种融合了特征和结构信息的新型距离度量，即融合 Gromov-Wasserstein 距离，它的数学框架被证明具有度量和插值属性，并提供收敛于有限样本的浓度结果。此外，我们还展示和解释了该方法在涉及结构化对象的各种情景中的应用。

    Nov, 2018

  • 高斯混合模型空间中的 Wasserstein 型距离

    此研究介绍了一种基于 Wasserstein 距离的方法，用于高维数问题中的 Gaussian 混合模型的优化问题，并讨论了它的性质和在图像处理中的应用。

    Jul, 2019

  • 用于核高斯混合模型的最优传输

    通过核技巧在再生核希尔伯特空间中提出了计算两个高斯混合模型之间距离的沃瑟斯坦类型度量的方法。

    Oct, 2023

  • 关于不可比空间的最优输运问题的贡献

    该论文讨论了 Optimal Transport 在不同空间中的运用，尤其是研究了如何在图形和结构化数据之间定义和应用 Optimal Transport，特别是在这些数据属于不可比较空间时如何完成适应操作。该文提出了一组 Optimal Transport 工具，其中包括对 Gromov-Wasserstein 距离的研究，其性质可以定义不同空间中的有趣运输问题。我们分析了各种工具的数学性质，建立了计算它们的算法解决方案，并研究了它在许多机器学习场景中的适用性，其中包括分类和简化、结构数据分区以及异构域适应。

    Nov, 2020

  • 基于最优输运的结构化数据处理及其在图形学中的应用

    该研究考虑如何计算结构化对象间的距离，并提出了一种新的用于概率分布度量的运输距离 ——Fused Gromov-Wasserstein（FGW），成功在图分类任务中超越了传统方法，对于图的聚类问题也起到了积极的作用。

    May, 2018