马尔可夫过程间条件流匹配传输
原文标题：Conditional Flow Matching for Transport Between Markov Processes
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论文研究马尔可夫过程轨迹之间的传输问题，提出基于流匹配的算法学习源到目标轨迹分布的传输映射，同时保持马尔可夫结构。作者证明其在总体极限下的一致性，并在混合时间假设下推导有限样本误差界，同时给出下界证明混合时间相关的样本复杂度不可避免。在 THINGS-EEG2 脑电图像检索任务上，该方法将 top-5 检索准确率从 43.87% 提升至 49.05%。
- 问题
- 如何在保持马尔可夫结构的前提下，把源轨迹分布传输到目标轨迹分布。
- 方法
- 用流匹配学习轨迹间传输映射，保留马尔可夫性，并给出总体一致性与混合时间下的有限样本界。
- 结果
- THINGS-EEG2 脑电图像检索 top-5 准确率从 43.87% 提升至 49.05%（相对提升 11.82%）。
- 影响
- 为时序域适应提供有理论保证的传输工具，脑电解码等跨被试场景可直接受益。
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