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对齐嵌入和几何随机图：Procrustes-Wasserstein 问题的信息结果和计算方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了深度集合线性化最优输运算法，用于将点云嵌入到L^2空间并保留低维结构。通过使用凸神经网络学习输运映射的近似，欧氏距离与真实分布的Wasserstein-2距离接近。同时，通过训练判别器网络和创建排列不变的分类器，可以区分不同类别的点云。实验结果显示该算法在流式细胞术数据集上相对于标准的深度集合方法具有优势。
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关键要点
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介绍了一种深度集合线性化最优输运算法，用于将点云嵌入到L^2空间。
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该算法保留了Wasserstein空间内特定的低维结构。
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使用输入凸神经网络学习输运映射的近似。
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在特定条件下，ICNNs中采样的欧氏距离与真实分布的Wasserstein-2距离接近。
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训练了一个判别器网络，对样本进行加权，并创建排列不变的分类器。
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通过实验展示该算法在流式细胞术数据集上相对于标准深度集合方法的优势。
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