动态神经最优传输框架实现目标子集对齐
原文标题：Dynamic Neural Optimal Transport for Subset Alignment
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论文研究源分布与目标分布中仅部分子集相关时的最优传输问题，提出用两个神经网络参数化时间相关势函数与插值路径的动态神经最优传输框架，可在目标支撑集内学习终端分布。方法在正-未标注学习、非配对域翻译与轨迹推断任务上验证有效。
- 问题
- 源分布只与目标分布部分子集相关时，直接做最优传输会错配无关区域。
- 方法
- 用两个网络分别参数化时间相关势函数与插值路径，在目标支撑集内学习终端分布，而非假定固定终端分布。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为存在无关成分的域对齐任务（如正-未标注学习、非配对翻译）提供可约束目标子集选择的传输框架。
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