Neural Conditional Transport Mapping

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内容提要

本研究提出了一种神经框架,解决了学习概率分布间条件最优运输映射的问题,能够处理分类和连续变量。通过超网络生成运输层参数,超越了传统方法,推动了条件最优运输的应用。

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