我们介绍了修正流 (即沿最短路径连接两个分布的神经常微分方程模型) 的概念及其在各种相关任务中的应用，它能够为生成建模和域迁移等提供统一解决方案，并且在图像生成、图像翻译和域适应方面表现出优秀的性能。
Sep, 2022
发展流匹配方法用于生成模型，追求流的直线轨迹，实现最优输运位移；文章提出一种新颖的最优流匹配方法，在一步流匹配中恢复二次成本下的直线输运位移。
Mar, 2024
通过深度神经网络构建概率测度之间的可逆传输映射，本文考虑了恢复绝对连续测度之间 $W_2$- 最优传输映射作为线性控制神经 ODE 流的问题，并提出了一种基于离散最优耦合的离散控制问题，以近似求解最优传输映射。最后，通过 Pontryagin 最大值原理，提出了一种迭代数值方法用于实际计算近似最优传输映射的算法。
Nov, 2023
通过使用凸凹成本函数的最优传输，我们提出了一个新颖的概念框架来检测异常值，并在自动异常值矫正机制中进行了集成和优化，实验证明了我们方法在众多模拟和实证分析中对均值估计、最小绝对回归和期权隐含波动率曲面拟合的有效性和优越性。
本文提出了一种无约束凸优化形式的逆向最优输运问题，其中包括了两种数字算法，并使用深度神经网络参数化成本函数，以此解决了现有逆向最优输运方法中前向计算瓶颈的问题，并展示了这种方法的高效性和准确性。
Feb, 2020
本文研究了使用少量副信息来学习代价函数的方法，该信息能够捕获到数据集中的子集对应关系，并提出了一种基于 Sinkhorn 算法的端对端优化器，实现了代价函数的自适应学习，结果表明该方法在图片、婚姻匹配和单细胞 RNA 测序等数据集上取得了明显的性能优势。
Sep, 2019
优化输运的原始表述引入了严格凸项以减少数值复杂度和增加输运计划的密度。然而，许多公式在输运计划上施加了全局约束，例如依赖于熵正则化。我们引入自适应正则化优化输运（OTARI），它对每个点的质量流入和 / 或流出施加约束，从而减少了质量均衡问题。我们展示了该方法在领域适应中的益处。
Oct, 2023
分散的最佳传输问题和公平最佳传输问题的约束耦合优化算法及其迭代复杂度。
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
本研究提出了一个新的正则化解释角度，即将正则化视为一种鲁棒性机制，展示了任何凸正则化的 OT 都可以被解释为接受对手 -- 地面成本的方式。这同时可以在地面空间上提供鲁棒的不相似性度量方法，并提出了相应的算法和实验性说明了这种方法的优越性。