关键词optimal transport distance
搜索结果 - 8
- ICLR稀疏牛顿迭代加速 Sinkhorn 算法
通过引入早停止和牛顿类型子程序，Sinkhorn-Newton-Sparse（SNS）算法提供了超指数收敛，并且在实际情况下收敛速度比 Sinkhorn 算法快几个数量级，包括离散密度的经验分布之间的最优输运和计算 Wasserstein - 训练神经算子以保持混沌吸引子的不变量测度
本文提出了一个针对混沌系统长期预测的框架，该框架旨在保留描述动力学的不变吸引子的不变统计特性。我们考虑两种方法来处理噪声数据的多环境设置中的训练，一种是基于观察到的动力学和神经操作器输出之间的最优输运距离的损失，另一种是不需要任何专业先前知 - 通过撤销映射形式主义进行迁移强化学习
提出了一个名为 TvD 的框架，通过分布匹配实现智能体在交互域之间的知识转移，其基于优化目标推导出了一种新的策略更新机制，该机制可以有效地解决任务差异性的影响。
- ECCV自监督图表示学习的生成子图对比
本研究提出了一种基于自适应子图生成对比学习框架，可以通过捕捉图的内在结构来生成对比样本，并同时根据子图的特征和结构来区分样本，以最优运输距离作为子图之间的相似度度量。通过在基准数据集上进行广泛的节点分类实验，验证了该图对比学习方法的有效性。
- 层次最优运输在比较组织病理学数据集中的应用
本文提出了一种基于优化传输距离的分层泛化的组织病理学数据集相似性定义方法，并证明了该方法在肿瘤类型预测任务和转移难度预测方面的优越性。
- MHMS: 多模态分层多媒体摘要
本文提出一个交互视觉和语言领域的多模式多媒体总结（MHMS）框架，旨在通过多模式输出为新闻文章自动生成封面图片和标题，或为在线视频提供介绍。本文的 MHMS 方法包含视频和文本细分和摘要模块，分别生成代表性关键帧和文本摘要，并利用最优输运距 - 求解最优输运问题的最优运行时间
本文提出更快的算法来近似计算两个离散概率分布之间的最优传输距离（如移动距离），同时提供对其的简要介绍和优化，通过将最优传输归约为规范化优化问题，该问题可以在近似线性时间内解决，处理了 linear programs 等问题。
- ICML计算最优传输：加速梯度下降比 Sinkhorn 算法更好的复杂度
本研究分析了逼近两个离散分布之间的一般最优运输（OT）距离的两种算法，并证明了复杂度界限，其中一种基于 Sinkhorn 算法，另一种基于 Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent