跳到正文
原文
arXiv · Statistics Machine Learning· Guillaume Houry (HeKA | U1346), Ferdinand Genans (SU, LPSM), Jean Feydy (HeKA | U1346), Fran\c{c}ois-Xavier Vialard (LIGM)·· 3 小时前AI 评分12

匹配问题的统一对偶方法(A Unified Dual Method for Matching Problems)

A Unified Dual Method for Matching Problems

AI 导读

本文提出基于对偶理论的统一框架,将可分解为凸差(DC)函数的匹配目标转化为隐式配准问题,并给出对偶 formulation。框架适用于 Gromov-Wasserstein 及其非平衡变体等二次匹配问题,提供收敛性保证,并在图、点云、网格、词嵌入等模态上实现大规模数值验证。模块化设计进一步支持骨折匹配(fracture matching)等新 formulation。

来源:arXiv · Statistics Machine Learning · arxiv.org