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gromov-wasserstein
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可扩展的无监督通用度量和非度量结构对齐
通过学习相关可扩展的线性分配问题，我们提出了一种对数据进行对齐的方法，该方法在单细胞多组学和神经潜伏空间的数据集上取得了最先进的性能，并且在概念上和计算上非常简单。
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15 days ago
基于优化传输和嵌入方法的无监督图对齐中提供更多表达性
无监督图对齐通过仅利用图结构和节点特征确定带属性图的一对一节点对应关系。我们提出一种名为 CombAlign 的模型框架，将计算节点表示并匹配近似嵌入的方法与确定最优传输的 Gromov-Wasserstein 学习相结合，通过特征转换、基
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15 days ago
CVPR
无监督动作分割的时态一致非平衡最优输运
我们提出了一种基于解决优化传输问题的长时间、未修剪视频的动作分割任务的新方法。通过将时间一致性先验编码到 Gromov-Wasserstein 问题中，我们能够从视频帧和动作类之间的噪声亲和 / 匹配成本矩阵中解码出一个时间一致的分割。与以
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3 months ago
有向、加权图的最优运输距离：以细胞间通信网络为例的案例研究
比较最优输运的图表近期引起了相当大的关注，由于最优输运所引发的距离既提供了图表之间的合理度量，又给出了关联图表之间在输运计划方面的可解释描述；由于缺乏对称性，在通常考虑的形式中引入了挑战，因此图表的最优输运距离主要针对无向图进行了开发。在本
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10 months ago
应用于 PU 学习的部分最优传输
本文就偏沃瑟斯坦问题和 Gromov-Wasserstein 问题提出了精确算法，并以正负样本不平衡学习和不同领域点云为例证明了它们在相应场景下的有效性。
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4 years ago
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