基于最优传输理论的联合分布匹配方法及应用

联合分布匹配问题是机器学习和计算机视觉领域的研究热点之一.该问题旨在学习双向映射以匹配两个域的联合分布,目前仍然面临两个重要挑战:第一:两个不同域之间的相关性信息难以被充分利用.第二:联合分布匹配问题难以建模和优化.基于最优传输理论,本文通过最小化两个域间联合分布的Wasserstein距离来解决上述挑战.首先,本文提出一个定理将难以求解的Wasserstein距离原问题转化为一个简单的优化问题,并设计了一个联合Wasserstein自编码器模型(JWAE)来求解该问题.然后,本文将JWAE成功应用在无监督图像翻译和跨域视频合成任务中,并生成高质量的图像和连贯的视频.实验结果表明,JWAE在两种任务中的定性和定量指标上均优于现有方法.比如,在“街景→语义分割”图像翻译任务中,JWAE的IS值比CycleGAN高0.59,FID值比CycleGAN小65.8.在“冬季→夏季”跨域视频合成任务中,JWAE的FID4video值比Slomo-Cycle小2.2.

我国公路运输经济存在的问题与对策

公路运输经济发展对于国民经济增长有着重要影响。当前,我国虽然加大了公路运输重视力度,但公路运输经济的发展仍存在一些问题,如果不能提出更加科学的方案措施,对于国民经济的增长及长远发展目标的实现均会带来不利影响。本文将对公路运输经济存在问题及解决对策展开分析探讨,以供参考。

大机延伸中报表反传功能的设计

ＩＢＭ９６７２大型机采用的是数据集中的管理模式，而业务部门每天都需要各种报表来反映一天的业务发生情况，如何将各地市行需要的各种报表和数据快速准确地生成，并有效地下传给各级地市行，直接关系到大机延伸工程的质量和速度。报表反传就是完成这个工作的。所谓报表...