May, 2023

非平衡最优输运半对偶形式生成建模

PDF
TL;DR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。
optimal transportunbalanced optimal transportgenerative modelingoutliersfid score
发现论文，激发创造
  • 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

  • 具有鲁棒性的最优输运及其在生成建模和域自适应中的应用

    本文提出了一种鲁棒性的 Optimal Transport（OT）形式，以解决数据中异常值的问题，并应用于深度学习中的 GAN 和领域适应问题，同时在实验中证明了该方法的有效性。

    Oct, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 结构稀疏最优传输的子模组框架

    探索在不平衡最优输运 (UOT) 设置中学习稀疏输运规划，提出基于最大均值差异 UOT 的稀疏约束优化问题，开发了高效的基于梯度的离散贪婪算法，并在多个应用中验证了该方法的有效性。

    Jun, 2024

  • 循环一致的半耦合神经非平衡最优输运

    本文提出了一种名为 NubOT 的神经非平衡最优输运 (OT) 方案，针对单细胞生物学领域中在不同时间点上获取的未配对分布或人群的比较问题，通过半耦合形式学习数据分布之间的最优耦合，解决了传统 OT 中质量守恒假设在人群大小变化时的不平衡场景下失效的问题，并应用到肿瘤细胞药物敏感性预测中，获得了明显的优化效果。

    Sep, 2022

  • 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

  • SP$^2$OT：语义规范化的逐步偏差最优传输用于不平衡聚类

    我们提出了一个基于最优传输的伪标签学习框架来解决深度不平衡聚类问题，该框架通过逐步将样本转移到不平衡的聚类中生成高质量且注意不平衡性的伪标签。

    Apr, 2024

  • 生成熵神经最优传输在空间内和空间间的映射

    学习度量到度量映射是机器学习中的一项关键任务，而神经最优输运方法（Neural OT）结合了神经网络模型和最优输运理论，将最优输运作为归纳偏置，并通过实验表明其在单细胞生物学中具有实用性。

    Oct, 2023