Fugu-MT 論文翻訳(概要): Partial Neural Optimal Transport

論文の概要: Partial Neural Optimal Transport

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07988v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 15:44:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-03-15 14:35:32.088726
Title: Partial Neural Optimal Transport
Title（参考訳）: 部分神経の最適輸送
Authors: Milena Gazdieva, Alexander Korotin, Evgeny Burnaev
Abstract要約: 本稿では,特定質量の測度間のOTマップを計算するための新しいニューラルな手法を提案する。我々は、合成例を用いて、部分的ニューラルネットワークの最適輸送アルゴリズムをテストする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 82.05269165407427
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel neural method to compute partial optimal transport (OT) maps, i.e., OT maps between parts of measures of the specified masses. We test our partial neural optimal transport algorithm on synthetic examples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,部分最適輸送(ot)マップ,すなわち特定の質量の測度の部分間のotマップを計算する新しいニューラル手法を提案する。合成例を用いて部分的神経最適輸送アルゴリズムをテストする。

関連論文リスト

Light Schrödinger Bridge [72.88707358656869]
我々は,軽量でシミュレーション不要で理論的に正当化されたSchr"odinger Bridgesソルバを開発した。我々の光解法は密度推定に広く用いられているガウス混合モデルに類似している。この類似性に着想を得て、光解法がSBの普遍近似であることを示す重要な理論的結果も証明した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T13:06:45Z)
Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs [95.33926437521046]
任意のOTコスト関数に対して連続的エントロピーOT(EOT)バリセンタを近似する新しいアルゴリズムを提案する。本手法は、弱いOTに基づくEOT問題の二重再構成に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T11:24:36Z)
Multiobjective variational quantum optimization for constrained problems: an application to Cash Management [45.82374977939355]
本稿では,変分量子アルゴリズムを用いた制約付き最適化問題の解法を提案する。我々は、キャッシュマネジメント問題という、金融の極めて関連性の高い現実世界の問題について、我々の提案を検証した。実験の結果, 実現したソリューションのコスト, 特に局所最小値の回避に関して, 大幅な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-08T17:09:20Z)
Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes [105.34822201378763]
本稿では,連続確率分布間のエントロピー最適輸送(EOT)計画を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,シュリンガーブリッジ問題(Schr"odinger Bridge problem)として知られるEOTの動的バージョンのサドル点再構成に基づく。大規模EOTの従来の手法とは対照的に,我々のアルゴリズムはエンドツーエンドであり,単一の学習ステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-02T14:35:13Z)
Low-rank Optimal Transport: Approximation, Statistics and Debiasing [51.50788603386766]
フロゼットボン2021ローランで提唱された低ランク最適輸送(LOT)アプローチ LOTは興味のある性質と比較した場合、エントロピー正則化の正当な候補と見なされる。本稿では,これらの領域のそれぞれを対象とし,計算OTにおける低ランクアプローチの影響を補強する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-24T20:51:37Z)
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Vehicular OCC [14.685237010856953]
我々は車載OCCにおけるスペクトル効率最適化手法を提案する。我々は最適化問題をマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し、オンラインで適用可能なソリューションの利用を可能にする。提案手法の性能を広範囲なシミュレーションにより検証し,提案手法の様々な変種とランダムな手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-05T14:25:54Z)
Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z)
A Decentralized Adaptive Momentum Method for Solving a Class of Min-Max Optimization Problems [9.653157073271021]
我々は、min-max最適化問題を解決するために、分散適応運動量 (ADAM) 型アルゴリズムを開発した。我々は、(確率的な)一階のナッシュ平衡点を求めるための提案アルゴリズムの非漸近収束率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-10T22:32:01Z)
Combining Deep Learning and Optimization for Security-Constrained Optimal Power Flow [94.24763814458686]
セキュリティに制約のある最適電力フロー(SCOPF)は、電力システムの基本である。 SCOPF問題におけるAPRのモデル化は、複雑な大規模混合整数プログラムをもたらす。本稿では,ディープラーニングとロバスト最適化を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-14T12:38:21Z)
Unsupervised Deep Learning for Optimizing Wireless Systems with Instantaneous and Statistic Constraints [29.823814915538463]
我々は、教師なしのディープラーニングを用いて、瞬時的制約と統計的制約の両方で、双方の問題を解決する統一的な枠組みを確立する。教師なし学習は、最適政策の違反確率と近似精度の観点から教師あり学習より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-30T13:37:14Z)
sKPNSGA-II: Knee point based MOEA with self-adaptive angle for Mission Planning Problems [2.191505742658975]
いくつかの問題には、多くの非支配的な解をもたらす多くの目的がある。本稿では,最も重要な解を得るために設計された新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは無人航空機(UAV)ミッション計画問題における実世界の応用に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-20T17:07:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。