sinkhorn divergence | BriefGPT

关键词sinkhorn divergence

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特征对齐的 Sinkhorn N-BEATS
本文提出了一种基于 Feature-aligned N-BEATS 的新颖模型，通过基于 Sinkhorn divergence 的对齐损失函数，可以在进行多个数据源的分类和预测过程中，实现多个数据源中不变的特征学习，并且在保持 N-BEA
PDFa year ago
AAAI利用最优传输距离进行知识蒸馏，提高神经跨语言摘要生成的效果
本文提出了基于知识蒸馏的跨语言摘要框架，通过 Sinkhorn Divergence 实现了师生之间的知识转移，并在跨语言摘要数据集上证明了该方法的高效性。
PDF3 years ago
利用 Sinkhorn 散度训练差分隐私生成模型
利用差分隐私训练基于最优输运的生成模型，避免了隐私数据的直接使用，并可有效控制偏差 - 方差交换，此方法能够在多个图像建模基准测试中改进现有技术并合成 RGB 图像。
PDF3 years ago
IJCAI人群计数的直接度量匹配
本文提出了一种基于度量匹配的计数方法，用于回归预测的密度地图到分散的点标注真实值，此方法采用半平衡型 Sinkhorn 散度来设计计数损失并提供自我监督机制，通过有效的优化方法在四个具有挑战性的人群计数数据集上得到了经验证明的结果。
PDF3 years ago
NIPS通过函数梯度下降的 Sinkhorn 质心
本文提出并证明了 Sinkhorn Descent 方法，该方法基于无约束函数优化的思路，用于求解概率分布的重心，计算复杂度线性与维度有关，并成功求解了 100 维度的问题。
PDF4 years ago
利用 Sinkhorn 散度实现更快的 Wasserstein 距离估计
本研究提出使用 Sinkhorn 散度来估计平方 Wasserstein 距离，其允许更高的正则化水平，从而导致改进的计算复杂度界限和实际的强加速。
PDF4 years ago
使用 Frank-Wolfe 算法实现自由支持的 Sinkhorn 重心
本研究提出了一种新的算法来估计与 Sinkhorn 散度相关的任意概率分布的重心，该方法基于 Frank-Wolfe 优化策略，通过逐步填充支持而不需要任何预分配，我们在离散和连续分布方面考虑，证明了所提出算法的收敛速度。
PDF5 years ago
Born 霸权：一个 Ising Born Machine 的量子优势和训练
本研究提出量子机器学习模型 ——Ising Born Machine（IBM）并使用斯坦偏差和 Sinkhorn 分歧两种方法进行训练，结果表明这两种方法优于最常使用的最大平均偏差（MMD）训练方法，同时 IBM 不可能被古典设备高效模拟。
PDF5 years ago