关键词optimal transport problem
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- ICCV通用风格转换的闭式解
通过将其视为最优输运问题（Optimal Transport Problem），我们提出了一种新颖的样式转移解释方法，并证明了与 AdaIN 和 WCT 之类的旧方法的关系，并在考虑了 Gatys 的内容损失后得出了闭合形式的最优样式转移（ - 线性规划中熵惩罚的明确分析
使用熵惩罚方法解决线性规划问题已成为优化界的新热点，这种方法不仅用于解决最优输运问题，并广泛应用于现代大规模机器学习中。本文通过提供一个新的证明来解决关于熵惩罚的长期问题，该证明具有指数收敛和相当的精确度，同时表明熵惩罚方法不适用于线性分配 - 原始对偶 Wasserstein GAN
我们引入了 Primal-Dual Wasserstein GAN 作为一种新的学习算法，用于基于最优输运问题的原始和对偶公式建立数据分布的潜在变量模型，同时通过对偶公式训练解码器实现生成模型，通过适当的正则化来保留最优批评者的性质，实现比 - 计算精确瓦瑟斯坦距离的快速近端点方法
开发了一种基于 Inexact Proximal point 方法的算法 (IPOT)，该算法通过将投影用于概率单纯形来近似评估近端算子，以解决精确最优输运问题，并具有具有理论保证和强健的正则化参数选择，同时缓解了数值稳定性问题并避免了应用 - 从最优传输到生成模型：VEGAN 食谱
本文以优化传输问题为基础，研究了无监督生成建模，并使用惩罚最优传输（POT）目标来有效地最小化该问题。作者发现，AAE 中的目标与 POT for the 2-Wasserstein distance 相同，并与其他流行技术如 VAE 进行 - 超越正确规范的向量分位数回归
研究向量分位数回归模型及其解决优化输运问题的能力，探讨其在未正确规定情况下的解决方案，说明该模型在解决单变量情况下叶克弗（Koenker）与巴塞特（Bassett）经典方法的等价性，同时还提供其它详细的结果。
- 图上的懒随机游走和最优传输
本文研究在离散度量图上构建位移插值的方法，基于将任何以离散图中的距离为代价函数的最优输运问题逼近为一系列 Schrödinger 问题，由此定义出位移插值，并基于熵最小化问题的 Gamma 收敛定理得出主要收敛结果。
- 从 Knothe 的输运到 Brenier 的映射及最优输运的连续化方法
本文介绍了一种基于 Knothe-Rosenblatt 置换的转换方法，该方法可用于解决具有二次代价的 Monge-Kantorovich 质量输运问题，详细介绍了优化输运问题的数值解法。