ICMLFeb, 2021

小批量数据的传输：一种层次式方法

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TL;DR我们提出了一种新的小批量最优输运方法 Batch of Mini-batches Optimal Transport（BoMb-OT），它把小批量之间的最优耦合考虑在内，可以看作是在概率测度空间上定义的有效距离的逼近，通过实验表明，BoMb-OT 可以广泛应用于各种应用中，包括深层生成模型，深层领域适应，近似贝叶斯计算，颜色转换和渐变流，并在各种应用中表现良好。
mini-batch optimal transportbatch of mini-batches optimal transportprobability measuresdeep generative modelsapproximate bayesian computation
发现论文，激发创造
  • 通过部分转移改进小批量最优输运

    本文提出了一种基于 Partial Optimal Transport (POT) 的 Mini-batch Partial Optimal Transport (m-POT) 方法，用于解决 Mini-batch Optimal Transport (m-OT) 在大规模应用中因 misspecified mappings 引起的问题，并在各种应用中进行了广泛的实验以证明其性能优于当前的 Mini-batch 方法。

    Aug, 2021

  • 小批量最优输运距离；分析与应用

    本文提出了一种基于小批量优化技术的最优传输距离计算方法，探讨了该方法的优点和局限，并提出了一种去偏置的小批量最优传输距离函数，并在机器学习中的各种应用中验证了该方法的实用性。

    Jan, 2021

  • 大规模最优输运和映射估计

    本文提出了一个新颖的两步方法来解决基本问题，即从一个分布学习到另一个分布的最优映射，首先我们学习一个最优传输（OT）方案，其次我们估计 Monge 映射作为一个深度神经网络，演示了我们的建议方法在域适应和生成建模方面的应用。

    Nov, 2017

  • 双限制最优输运用于高级聚类和分类

    本文主要介绍了最优传输（OT）的基本概念及其在机器学习中的应用，提出了双重边界最优传输（DB-OT）方法，用于解决实际情况下涉及未确定目标的问题，并应用于聚类和长尾分类任务中，实验证明该方法在测试阶段具有良好的性能。

    Jan, 2024

  • 不平衡小批量最优输运；领域适应应用

    本文讨论了一种使用非均衡最优传输距离结合小批量策略的方法，以在处理大规模数据集时对比一般的优化传输距离更加鲁棒且能够获得更好的实验结果。

    Mar, 2021

  • 大规模最优输运的随机优化

    提出一种新的随机优化算法来应对机器学习中遇到的大规模问题，该方法利用任意分布的样本来避免将密度值离散化，并提供了可证明收敛的方法，输出正确的距离。

    May, 2016

  • 元最优输运

    该论文研究了利用折旧优化技术来预测最优输运映射的应用，称之为 “元优化传输”（Meta OT)。它提高了标准方法的计算效率，并改进了收敛速率。

    Jun, 2022

  • 有监督条件蒙日图训练

    使用 CondOT，一种多任务学习方法，结合上下文变量和部分输入凸的神经网络，可以在给定单细胞的基因或治疗干预效果的情况下，推断出其任意组合的效果。

    Jun, 2022

  • 离散概率逆最优输运

    本文通过熵正则化的 Optimal transport（OT）工具，对 Inverse Optimal Transport（IOT）进行正式化和系统分析，包括代价等价成本的流形特性、模型先验的影响以及基于模拟的结果验证等方面。

    Dec, 2021

  • 多模态分布对齐的分层最优输运

    该研究提出了一个基于最优传输与聚类结构相结合的层级对齐方法，同时采用 ADMM 算法和 Sinkhorn 距离来提高噪声、模糊或多峰数据的对齐精度，并在合成数据和神经信号解码中进行了应用，表明该方法对于具有一致聚类结构的数据集在跨领域对齐方面具有显著的性能改进作用。

    Jun, 2019