transport maps | BriefGPT - AI 论文速递

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基于最优传输的条件采样生成流
提出了一种非参数生成模型，通过使用三角形状的传输映射来描述目标分布的条件分布，解决了基于参数的偏差和梯度优化器学习这些转换的可靠性问题。
PDFa year ago
多样本流匹配：用小批量耦合直线化流
通过非简单合并数据和噪声样本的 Multisample Flow Matching 算法，我们可以在完全不需要模拟的情况下，通过一个简单的最小化目标函数构造概率路径，实现连续时间生成模型训练参数、生成高质量样本和高维传输映射等目标的综合优化
PDFa year ago
ICLR关于优化输运的凸共轭摊销
该研究论文聚焦于计算解决欧几里得 Wasserstein-2 最优输运问题时所产生的凸共轭操作。通过阐述将共轭近似计算与 fine-tuning 求解器相结合，该方法可显著提高基于 Wasserstein-2 基准测试的输运图的质量，进而逼
PDF2 years ago
共同优化传输
提出一种名为 COOT 的新型最优输运问题，它同时优化两个输运映射，用于异质域适应和聚类数据总结，相比现有的方法，COOT 表现出更高的性能。
PDF4 years ago
正则性作为正则化：Brenier 式平滑和强凸势能在最优输运中的应用
本研究借鉴正则化理论，提出算法，利用二阶 Wasserstein 距离和 Lipschitz 性质，通过解决优化问题来得到光滑的 Brenier 凸函数，实现了快速而准确的图像传输。
PDF5 years ago
无限集合的随机粒子梯度下降
本文提出了一种新的集成学习方法，使用概率度量空间，可以严格处理 $L^1$ 约束和非负约束，通过基模型的传输图参数化来学习概率度量，从而获得无限集成，具有快速的收敛率和局部最优性质。
PDF7 years ago
通过低维耦合进行推断
通过探究概率分布之间的确定性变换结构，我们建立了目标分布的马尔可夫特性与较低维耦合间的联系，从而解决高维情形下的非高斯图模型推断问题，并提出了相应的方案。
PDF7 years ago