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新框架对度量图上的概率分布进行建模

研究人员开发了一个新颖的深度生成建模框架,用于度量图上的概率分布。该方法将图嵌入到环境空间中以解决最优传输问题,然后将生成的样本投影回图上。与启发式基线相比,该方法在可扩展性和性能方面均有所提高,尤其是在真实世界的城市出行数据上。 AI

排序理由 该集群描述了一篇关于新颖生成建模框架的学术论文。

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新框架对度量图上的概率分布进行建模

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Alessandro Micheli, Yueqi Cao, Anthea Monod, Samir Bhatt ·

    通过神经最优传输在度量图上进行生成建模

    arXiv:2606.16273v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce, to our knowledge, the first deep generative modeling framework for probability distributions continuously supported on compact metric graphs. Given source and target measures on a metric graph, our method embeds the …

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Samir Bhatt ·

    通过神经最优传输在度量图上进行生成建模

    We introduce, to our knowledge, the first deep generative modeling framework for probability distributions continuously supported on compact metric graphs. Given source and target measures on a metric graph, our method embeds the graph into a smooth ambient space, solves an entro…