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  • Fast Gradient Computation for Gromov-Wasserstein Distance
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  • GROMOV-WASSERSTEIN DISTANCES: ENTROPIC REGULARIZATION, DUALITY, AND . . .
    The Gromov-Wasserstein (GW) distance, proposed by Mémoli in [Mém11], quantifies discrepancy between probability distributions supported on diferent metric spaces by aligning them with one another
  • 最优传输Optimal Transport-Wasserstien距离 以及Gromov-Wasserstien距离以及fused . . .
    本文介绍了最优传输理论中的Wasserstein距离、Gromov-Wasserstein距离以及它们的融合版本FusedGromov-Wasserstein距离，探讨了这些距离在处理无直接关系的数据集时的应用，涉及代价矩阵的定义和传输矩阵的求解过程。 通过实例展示了三种距离在图匹配中的表现差异。
  • FGWEA-ACL-2023论文翻译 - 知乎
    为解决上述问题，我们提出FG-WEA——基于融合Gromov-Wasserstein距离（FGW，Titouan等人2019年提出）的无监督实体对齐框架。 该框架将实体嵌入对齐（通过Wasserstein距离）与知识图谱结构对齐（通过Gromov-Wasserstein距离）融合为联合优化框架。





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