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Entropic Optimal Transport
Entropic Optimal Transport
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FlashSinkhorn求解器加速GPU上的最优输运
研究人员开发了FlashSinkhorn，一种新的GPU加速熵最优输运（EOT）求解器，可显著减少内存输入输出操作。通过重写稳定对数域Sinkhorn更新以模仿Transformer注意力中的归一化过程，FlashSinkhorn实现了融合内核，将数据流经片上SRAM。这种方法在A100 GPU上执行点云OT等任务时，与现有方法相比，前向传播速度提高了32倍，端到端速度提高了161倍。
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新的 Sinkhorn 治疗效果度量分析反事实分布
研究人员开发了一种新的统计度量方法，称为 Sinkhorn 治疗效果，它使用熵最优传输来量化反事实分布之间的差异。该度量超越了诸如平均治疗效果等传统指标，通过评估整个分布的差异性。所提出的方法允许对分布治疗效果进行无偏估计和渐近有效的检验，实验表明在模拟数据和图像数据上具有实际优势。
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新的熵最优传输损失改进了基于模型的聚类方法
研究人员开发了一种使用熵最优传输的基于模型的聚类新损失函数。这种新方法旨在克服传统最大似然估计的局限性，后者可能存在非凸性和局部最优问题。所提出的方法通过Sinkhorn-EM算法进行优化，展示了更稳定的优化景观和与EM算法相当的收敛速度。