はじめに
メモとして。WGANの勉強にもなるかなと。
2023年 11月 追記
輸送計画,輸送写像,輸送経路―有限集合とℝ2の最適輸送理論の違い―
https://www.jstage.jst.go.jp/article/bjsiam/32/2/32_69/_article/-char/ja/
2023年3月時点の最新情報
理論
入門
- 最適輸送理論梗概
- [1009.3856] Introduction to Optimal Transport Theory
- A user’s guide to optimal transport
- Introduction to Monge-Kantorovich Problem
- 地球はやっぱり丸かった?!- 物質を最適な方法で運ぶ理論を用いて物の形を理解する
NIPS 2017 Tutorial
書籍
応用
機械学習
- Optimal transport for machine learning
- Approximating Wasserstein distances with PyTorch - Daniel Daza
- [1904.04546] (Martingale) Optimal Transport And Anomaly Detection With Neural Networks: A Primal-dual Algorithm
- [2002.01189] From Optimal Transport to Discrepancy
- [2002.04112] Connecting GANs, MFGs, and OT
- [2005.12123] Feature Robust Optimal Transport for High-dimensional Data
- [2009.02510] Optimal Transport between Gaussian Stationary Processes
- [2012.09226] Optimal transport for vector Gaussian mixture models
深層学習
- [1712.04145] Transportation analysis of denoising autoencoders: a novel method for analyzing deep neural networks
- 深層学習の Wasserstein 幾何学的解析にむけた取組み
- [1705.07642] From optimal transport to generative modeling: the VEGAN cookbook
- [1706.01807] GAN and VAE from an Optimal Transport Point of View
- Transport Analysis of Infinitely Deep Neural Network
- 深層ニューラルネットの積分表現理論
- 早稲田大学 園田氏の博士論文。
- 深層ニューラルネットワークの積分表現(Deepを定式化する数学) | PPT
Wasserstein GAN
- [DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks | PPT
- [DL輪読会]Improved Training of Wasserstein GANs | PPT
- [1701.04862] Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks
- Wasserstein Generative Adversarial Networks
- Improved Training of Wasserstein GANs
- Wasserstein GAN [arXiv:1701.07875] – ご注文は機械学習ですか?
- Read-through: Wasserstein GAN
- Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality
- Wasserstein GAN と Kantorovich-Rubinstein 双対性 #機械学習 - Qiita
- Wasserstein GAN (WGAN) - DeepLearningを勉強する人
- From Gan To Wgan
- WGANの論文読んでTensorflowで実装する その1 - 時給600円
- WGANの論文読んでTensorflowで実装する その2 - 時給600円
- 今さら聞けないGAN(4) WGAN #DeepLearning - Qiita
- [1909.13082] Wasserstein-2 Generative Networks
Gradient flow
情報幾何
その他
- [1806.08141] Sliced-Wasserstein Flows: Nonparametric Generative Modeling via Optimal Transport and Diffusions
- [1806.07348] Statistical Optimal Transport via Factored Couplings
- [1806.04465] Gaussian mixture models with Wasserstein distance
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8370677/
- Wasserstein Auto-Encoders | OpenReview
- [1804.01947] Sliced-Wasserstein Autoencoder: An Embarrassingly Simple Generative Model
- Generalized Sliced Wasserstein Distances (NeurIPS 2019)
その他
フィールズ賞を受賞したYauが共著の論文↓
松井氏によるサーベイ
Sliced-Wasserstein距離に関するサーベイ
最適輸送の計算アルゴリズムの研究動向 from ohken
www.slideshare.netPythonライブラリ POT
最適輸送の解き方
最適輸送の使い方
speakerdeck.com
おわりに
最適輸送理論、とても難しい。数学者はすごい。