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基于最优传输多边形匹配的多模式基础模型的开放词汇操纵指令的目标分割
从开放式词汇指令生成分割蒙版的新方法，使用最优传输创建一种新的损失函数以避免多边形顶点顺序错误导致错误的蒙版生成。使用基于 REVERIE 数据集和 Matterport3D 数据集构建的新数据集评估了该方法，结果表明该方法比现有蒙版生成方
PDF3 days ago
接近性重要性：定位接近性保持平衡以进行治疗效果估计
基于观察数据的异质治疗效应 (Heterogeneous treatment effect, HTE) 估计面临治疗选择偏差的显著挑战，现有方法通过在潜在空间中最小化治疗组之间的分布差异来解决这一偏差，但通常忽视了类似单元具有相似结果的有益
PDF3 days ago
利用最优传输的互动主题模型
EdTM is a label name supervised topic modeling approach that incorporates analysts' understanding of the corpus using LM
PDF6 days ago
平衡对比特征变换
设计了平衡成对亲和力（BPA）特征转换以升级一组输入项的特征，使其适用于下游匹配或相关任务。通过最小成本最大流分数匹配问题、基于最优传输（OT）优化来近似其熵正则化版本，得到一种高效、可微分、等变、无参数且具有概率解释性的转换。它在各种任务
PDF9 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
PDF15 days ago
COT Flow：通过对比对学习最优转运图像采样和编辑
Diffusion models suffer from computationally expensive iterative generation, limited editing flexibility, and Gaussian n
PDF17 days ago
可微分的成本参数化蒙特映射估计
利用一类神经背景成本函数的蒙热映射已知形式，我们构建了一个可微分的蒙热映射估计器，其可以根据已知信息优化，从而适应于特定问题的最优输运映射和相应背景成本函数的学习。该方法通过合适的损失函数，提供了一种利用关于蒙热映射本身的先前信息来学习适应
PDF22 days ago
遗传列生成算法计算对抗分类的下界
研究使用遗传列生成方法，克服多类别分类中的维度问题和计算最小敌对风险的困难。
PDF22 days ago
多元随机优势通过最优输运及在模型基准化中的应用
利用 Optimal Transport 的平滑成本框架，基于随机优势的多变量统计量及其经验统计量的中心极限定理和一致性提出了一种假设检验框架，并展示了多变量随机优势测试在评估多指标的大型语言模型性能和决策中的应用。
PDF24 days ago
渐进式熵最优输运求解器
提出了一种名为 ProgOT 的新类 EOT 求解器，它能够估计计划和传输映射，通过使用时间离散化分割质量位移、从动态 OT 公式获得启示并利用适当安排的参数使用 EOT 来征服这些步骤，我们提供了实验证据表明，在计算大规模耦合时，Prog
PDFa month ago
AMOSL：多视图图神经网络中的自适应模态结构学习，用于增强统一表示
通过适应性模态结构学习（AMoSL），我们采用优化传输来捕捉模态之间的节点对应关系，并与图嵌入进行联合学习，从而可以训练更准确的图分类器。
PDFa month ago
ACL多模态实体链接的最优传输引导相关分配
Multimodal Entity Linking (MEL) uses optimal transport to exploit multi-element correlations and enhance fusion and matc
PDFa month ago
SAVA: 可伸缩的学习无偏数据估值
SAVA 是 LAVA 算法的可扩展变体，通过对数据点的批处理进行运算来解决大规模数据集的数据估值任务。
PDFa month ago
在瓦瑟斯坦空间中使用连续平均进行高效的轨迹推理
通过水平曲线空间内连续均值的 B 样条逼近和插值，我们提出了一种处理粒子轨迹推断问题的方法，可以在一定精度和光滑度下自动处理时间上的分裂情况，并通过对模拟细胞数据进行测试，在推断轨迹方面表现出卓越性能，并突出了尊重数据固有几何特性的插值和逼
PDFa month ago
核最大切片 Wasserstein 距离的统计和计算保证
通过找到一种优化非线性映射，将数据降维到一维后计算 Wasserstein 距离，本文提供了 KMS p-Wasserstein 距离的尖锐有限样本保证，并给出了计算 KMS 2-Wasserstein 距离的难度和仿真实验的表现。
PDFa month ago
控制、传输和采样：朝着更好的损失设计
通过扩展扩散采样、最优输运和最优随机控制之间的联系，通过它们与 Schrödinger 桥问题的共同联系，我们提出了可以用于将 ν 转移到 μ，从而通过最优控制动力学从目标 μ 中进行采样的新型目标函数。我们强调了逐路径观点的重要性以及关于
PDFa month ago
ICML通过分布扰动分析进行稳定性评估
通过分析数据集的分布扰动来评估学习模型的稳定性，利用最优输运法来量化该扰动，从而解决现实场景中常见的数据损坏和子集群转移两种分布转移类型问题，同时提供了可行的凸优化问题和计算方法以实现实际应用的价值。
PDF2 months ago
通过最优传输对一个模型在未知领域的测试性能进行评估
利用仅在测试时可用的信息（如模型参数、训练数据或其统计信息以及未标记的测试数据），我们提出了一种基于最优输运的测度，与机器学习模型在未知领域的性能高度相关，并且高效可计算。通过对常用基准数据集及其损坏数据进行广泛的经验评估，证明了我们的测度
PDF2 months ago
抵抗力是关键：图上有效抵抗力与某些最优输运问题的等价性
图上的有效电阻和最优传输领域与组合数学、几何学、机器学习等具有广泛关联。本文提出了一个大胆的观点，即这两个领域应被理解为相同的，仅在于选择 $p$。通过引入参数化的 $p$-Beckmann 距离家族来确立这一观点，并将其与某些 Wasse
PDF2 months ago
OPTiML: 自我监督医学图像表示中的稠密语义不变性应用最优传输
我们介绍了一种新的自我监督学习框架 OPTiML，采用最优输运（OT）来捕捉密集的语义不变性和细节，从而提高医学图像表示学习的总体效果，并且在胸部 X 射线模态上的实验结果表明 OPTiML 在所有评估任务中优于最先进的方法。
PDF3 months ago