Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Optimal Transport with General Cost Functionals

論文の概要: Neural Optimal Transport with General Cost Functionals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15403v1
Date: Mon, 30 May 2022 20:00:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-01 14:55:34.479076
Title: Neural Optimal Transport with General Cost Functionals
Title（参考訳）: 一般費用関数を用いた神経最適輸送
Authors: Arip Asadulaev, Alexander Korotin, Vage Egiazarian, Evgeny Burnaev
Abstract要約: 一般費用関数のための最適輸送計画とマップを計算するためのニューラルネットベースの新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、OT問題のサドル点再構成に基づいており、弱い高コスト関数に対する以前のOT法を一般化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 78.25817771513145
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel neural-networks-based algorithm to compute optimal transport (OT) plans and maps for general cost functionals. The algorithm is based on a saddle point reformulation of the OT problem and generalizes prior OT methods for weak and strong cost functionals. As an application, we construct a functional to map data distributions with preserving the class-wise structure of data.
Abstract（参考訳）: 一般費用関数のための最適輸送計画とマップを計算するためのニューラルネットワークに基づく新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、OT問題のサドル点再構成に基づいており、弱い高コスト関数に対する以前のOT法を一般化する。アプリケーションとして,データのクラス構造を保ちながら,データ分布をマップする機能を構築する。

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