估计低秩约束下的匹配亲和矩阵-研究论文

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文件名称：估计低秩约束下的匹配亲和矩阵-研究论文
文件大小：324KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-10 09:29:18
Inverse Optimal Transport; Rank-Constrained 在本文中，我们解决了在高维最优运输问题中估计运输剩余（又名匹配亲和力）的问题。 经典最优传输理论指定匹配亲和度并确定最优联合分布。 相比之下，我们使用问题的熵正则化研究了基于联合分布的观察来估计匹配亲和度的逆问题。 为了适应数据的高维度，我们提出了一种新方法，该方法结合了核范数正则化，该方法有效地对亲和矩阵施加了秩约束。 以这种方式估计的低秩矩阵揭示了与匹配相关的主要因素。