提出BROT最优传输映射估计方法
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提出BROT最优传输映射估计方法
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AI 综述
Kunwoong Kim 等在 arXiv 发布论文，提出用于最优传输映射估计的两步法 BROT：先计算未正则的最优传输方案，再用深度神经网络对诱导的重心目标做最小二乘回归。论文称，当真实 OT 映射满足 Lipschitz 条件时，BROT 的 DNN 估计量达到极小极大收敛率。
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最新进展11月6日 13:00
BROT：用于最优传输映射估计的重心回归方法及其统计最优性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AIBROT：用于最优传输映射估计的重心回归方法及其统计最优性
论文提出 BROT（Barycentric Regression for Optimal Transport），先用未正则的最优传输方案，再用深度神经网络对诱导重心目标做最小二乘回归，两步估计 OT 映射。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。