提出一种新的基于 Gromov-Wasserstein 距离的分歧方法，称为 Sliced Gromov-Wasserstein，它可以通过分片方法处理大规模分布，并在实验中证明了其与 GW 相比处理能力更强但计算速度更快。

May, 2019

该研究论文介绍了两种 Gromov-Wasserstein 类型的距离，用于高斯混合模型集合。这些距离可作为 Gromov-Wasserstein 的替代品，用于评估两个分布间的差异，并且为点云之间的最优传输计划提供了一种定义方式。同时，该研究还提供了实际应用案例，如形状匹配和高光谱图像颜色转换。

Oct, 2023

我们提出了一种新的方法，通过动态规划技术加速精确梯度计算，将复杂度从立方降低到二次，从而突破了原有的计算瓶颈，可以在总二次时间内获得新的熵解，这几乎是最优复杂度。大量实验证实了我们方法的高效性和有效性。

Apr, 2024

通过将部分 Gromov-Wasserstein 问题转化为 Gromov-Wasserstein 问题的变体，本文提出了两个新的使用 Frank-Wolfe 算法的求解器，并通过对形状匹配和正无标记学习问题的比较验证了其计算时间和性能的有效性。

Feb, 2024

本文探讨使用 Gromov-Wasserstein 距离进行图像比较时所涉及的质量损失和计算效率问题，并提出了一种新的模糊 Gromov-Wasserstein 距离，以提高计算效率和准确度，同时在图形字典学习和分区学习等多个领域实现了优异表现。

Oct, 2021

提出了一种新的基于最优输运的距离度量方法，称为增强型 Gromov-Wasserstein，在保持对几何变换的某种程度刚度的同时，结合特征对齐，以更好地利用输入数据的先验知识，用于单细胞多组学对齐任务和机器学习中的迁移学习场景。

Jul, 2023

本文研究紧致超度量空间，定义了两种超度量空间的超度量测度，探讨了它们的基本拓扑和几何性质，并且推导出了用于它们计算的多项式时间算法。

Jan, 2021

提出了一种计算低维空间中两组点之间 Gromov-Wasserstein 问题的框架，通过将 Quadratic Assignment Problem (QAP) 重新表述为低维域的优化问题来解决计算复杂度的挑战。该方法适用于具有成千上万个点的大规模问题，可用于找到全局解，并在合成问题和计算生物学中的一个感兴趣的问题上与最先进的方法进行比较。

Jul, 2023

本文研究了概率分歧度量的性质，比较了 Wasserstein 度量与 Kullback-Leibler 分歧的差异，提出 Cramér 距离作为一种替代度量并设计了 Cramér 生成对抗网络，表现显著优于 Wasserstein 生成对抗网络。

May, 2017

该研究探讨了几个度量数据分布与隐式模型分布差异的标准，发现这些度量在概率测度空间中引入了不同的几何特性，特别是当参数生成器具有非凸参数化时，$1$-Wasserstein 距离能够实现惊人的近似全局收敛保证。

Dec, 2017