SinkSLOT 方法为大型数据集提供更快的最优传输

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-31 04:00

研究人员推出了一种新颖的熵最优传输 (EOT) 方法 SinkSLOT，该方法显著提高了大型数据集的计算效率。与标准 Sinkhorn-Knopp 算法每次迭代需要 O(N^2) 操作不同，SinkSLOT 将其减少到每次迭代 L 次切片需要 O(LN) 操作。通过使用预期的切片提升传输计划来稀疏化 Gibbs 核，从而在现有 EOT 方法上实现显著的加速。所提出的散度也无需去偏，并已证明在梯度流实验中具有适用性。 AI

影响通过提高最优传输算法的效率，加速了大规模机器学习计算。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ian Hsieh, Soumya Snigdha Kundu, Tom Vercauteren, Reuben Dorent · 2026-08-31 04:00

SinkSLOT：通过稀疏提升最优传输实现 Sinkhorn

arXiv:2608.28262v1 Announce Type: new Abstract: Entropic optimal transport (EOT) has been shown to offer a computationally tractable approximation to exact optimal transport. However, the standard Sinkhorn-Knopp algorithm has two main limitations. First, given discrete measures w…

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