Jan, 2024

双限制最优输运用于高级聚类和分类

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TL;DR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。
optimal transportdoubly bounded optimal transportbarycenter-based clusteringlong-tailed classificationbalanced softmax
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 共同优化传输

    提出一种名为 COOT 的新型最优输运问题，它同时优化两个输运映射，用于异质域适应和聚类数据总结，相比现有的方法，COOT 表现出更高的性能。

    Feb, 2020

  • 隐式贝叶斯自适应：一种协同传输方法

    通过将度量空间从欧氏距离度量更改为测地距离度量，将先前的最优传输模型扩展到内在表示的领域自适应问题，并通过引入簇先验结构构建了一个隐式贝叶斯模型来提高数据的鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 正则化最优输运的理论是基于地面成本对抗的

    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。

    Feb, 2020