ICMLAug, 2021

通过部分转移改进小批量最优输运

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 小批量数据的传输：一种层次式方法

    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。

    Feb, 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

  • 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

  • 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

  • 最优输运用于缺失数据填充

    本研究使用最优传输距离量化了两个随机数据集共享相同分布的假设，并将其转化为缺失数据值的损失函数。我们提出了使用端到端学习最小化这些损失的实用方法，并在 MCAR，MAR 和 MNAR 设置中使用 UCI 存储库中的数据集对我们的方法进行了评估。这些实验表明，即使缺失值的百分比很高，在 OT-based 方法在缺失数据方面与最先进的缺失数据值的整合方法相匹配或优于之前的结果。

    Feb, 2020

  • 非平衡最优输运半对偶形式生成建模

    本文提出基于 Unbalanced Optimal Transport (UOT) 的半对偶形式构建的新型生成模型，相比于基于 OT 的方法在处理噪点，稳定性和训练收敛速度等方面表现更优。通过实验验证了该模型的性质，并研究了 UOT 之间分布差异的理论上界。实验结果显示，该模型在 CIFAR-10 和 CelebA-HQ-256 数据集上的 FID 分别为 2.97 和 5.80，优于现有基于 OT 的生成模型。

    May, 2023

  • 度量学习增强的生物化学回归域自适应最优输运

    本文提出使用最优传输算法（OT）进行表示对齐，解决生物医学应用中的连续标签回归任务问题。通过提出新的测度域距离和引入后验方差正则化的方法，进一步为拓展任务提供了支持。此外，提出了将 OT 与度量学习相结合的方法，通过动态层次三重损失函数来描述全局数据分布，试验证明该方法在未监督和半监督学习任务的小分子和材料晶体数据上显著优于现有方法。

    Feb, 2022

  • 分析和改进基于 OT 的对抗网络

    以单一框架统一 Optimal Transport（OT）为基础的对抗方法，通过对统一框架的全面分析来阐明每个组成部分在训练动力学中的作用。我们提出了一个简单而新颖的方法，逐步改进生成分布，并逐渐与数据分布对齐。该方法在 CIFAR-10 上实现了 2.51 的 FID 得分，胜过了统一的基于 OT 的对抗方法。

    Oct, 2023

  • 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