一篇题为“用于可扩展Gromov-Wasserstein学习的距离矩阵Wasserstein统计”的研究论文已被作者Ao Xu撤回。该论文提出了一种名为距离矩阵Wasserstein（DMW）的新方法，作为Gromov-Wasserstein（GW）距离的可扩展近似和下界，GW距离用于比较图和形状。DMW通过比较随机距离矩阵的分布来工作，而不是优化全局点级对齐。作者声称具有理论保证，并在各种基准测试中证明了其有效性，但该论文后来被撤回。 AI
影响 这篇被撤回的研究论文对AI运营没有直接影响。
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