将正则化最优传输带入极速时代：一种适配 GPU 的分裂方法
机器学习
2023-05-31 v1
摘要
我们提出一种高效的正则化最优传输算法。与以往方法不同，我们利用 Douglas-Rachford 分裂技术开发了一种高效求解器，可处理广泛类别的正则化项。该算法具有强全局收敛保证、低单步迭代代价，并能够利用 GPU 并行化，因此在许多问题上显著快于当前最优方法。我们在包括域适应和生成模型学习在内的若干应用中展示了其竞争力。
引用
@article{arxiv.2305.18483,
title = {Bringing regularized optimal transport to lightspeed: a splitting method adapted for GPUs},
author = {Jacob Lindbäck and Zesen Wang and Mikael Johansson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.18483},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 4 figures