Dec, 2022

词嵌入空间的量化瓦瑟斯坦普鲁克斯对齐

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TL;DR提出一种基于投影的无监督量化 Wasserstein Procrustes（qWP）CLWE 模型，该模型利用源和目标单语嵌入空间的量化步骤来估计排列矩阵，以改善经验 OT 求解器的逼近质量，从而在计算成本固定的情况下取得了最先进的双语词典归纳（BLI）任务结果。
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发现论文，激发创造
  • 词嵌入空间的 Gromov-Wasserstein 对齐

    本文将跨语言对应问题直接建模为最优传输问题，通过利用测度恢复算法所产生的词嵌入，使用 Gromov-Wasserstein 距离测量不同语言中单词对的相似度，并证明了该模型在无监督翻译任务中表现良好，效果与当前最先进技术相当。

    Aug, 2018

  • 使用 Wasserstein Procrustes 实现无监督嵌入对齐

    本文旨在提出一种新的基于正交矩阵和置换矩阵联合估计的点集对齐算法，并应用在自然语言处理和计算机视觉领域的单语数据的无监督单词翻译问题中，实现了比竞争对手更先进效果却需要更少的计算资源

    May, 2018

  • Wasserstein 虫洞：基于 Transformer 的可扩展最优传输距离

    通过将经验分布嵌入到潜在空间中，使欧式距离近似于最优输运距离，Wasserstein Wormhole 提供了一种可扩展且可解释的方法，用于计算最优输运距离，并在计算几何学和单细胞生物学领域的数据分析中开辟了新的研究方向。

    Apr, 2024

  • 关于投影鲁棒最优输运的样本复杂度和模型错误问题的研究

    本文利用基于投影健壮性的最优输运（OT）距离作为损失函数来研究参数推断，基于多维维度的视角建立了多个基本统计属性，提出了平均最优输运（IPRW）距离，并给出了复杂性界限和渐进保证。最后，在模型错误说明下给出了最小 PRW 估计量的两种渐进保证，并为具有投影维数大于 1 的 PRW 设计了新颖的变分分析和统计理论的组合。

    Jun, 2020

  • 高维图距离、嵌入对齐等场景下能够扩展的最优传输算法

    本文提出两种有效的对数线性时间逼近方法来计算熵正则化最优输运问题，并提出了一种结合图神经网络和增强 Sinkhorn 的图输运网络，并实验证明它在节点数量方面具有对数线性的规模，并在图距离回归方面优于以前的模型 48%。

    Jul, 2021

  • 结构化空间之间的变换与成本正则化最优传输

    在这项工作中，我们利用了 Gromow-Wasserstein 和成本正则化的最小化线性最优传输目标之间的并行性质，参数化一种地面成本函数来匹配两个不同的欧氏空间中的测度，通过在转换后的源点和目标点之间计算成本。我们提供了一种近似算法，从不对齐的数据中提取这样的转换，并证明其适用于单细胞空间转录组学 / 多组学匹配任务。

    Nov, 2023

  • 对齐嵌入和几何随机图：Procrustes-Wasserstein 问题的信息结果和计算方法

    我们研究了 Procrustes-Wasserstein 问题，使用欧几里得传输成本作为性能度量，提出了 Ping-Pong 算法，用于匹配高维点云，并与现有方法进行比较。

    May, 2024

  • 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

  • 基于子空间投影的最优运输在机器学习应用中的利用

    使用投影和子空间的替代方法优化原始的最优输运问题，同时研究其在不同领域的应用，包括黎曼流形、不平衡最优输运问题、梯度流和概率测度空间中的 Busemann 函数以及 Gromov-Wasserstein 距离的推广。

    Nov, 2023

  • 最优输运映射生成建模

    该研究提出了一种使用 Optimal Transport map 直接在高维图片空间中进行生成建模的算法，并在图像恢复等任务上验证了其有效性。

    Oct, 2021