本研究提出了一种新的投影梯度下降框架，解决了传统Monge-Kantorovich问题的计算瓶颈。该方法在计算最优运输映射和Wasserstein距离方面表现出显著优势，具有良好的计算性能和创新潜力。

本文回顾了无监督深度学习在图像处理中的应用，介绍了基于最优运输和凸分析的学习方案，循环一致性模型和学习对抗规则化方法。此外，还概述了加速图像逆问题求解的学习优化算法和无监督训练方案，并总结了相关无监督学习框架。

本文回顾了无监督深度学习在图像处理中的重要性，并介绍了基于最优运输和凸分析的学习方案，循环一致性模型和学习对抗规则化方法。还概述了加速图像逆问题求解的学习优化算法和深度降噪器的学习算法。提供了相关无监督学习框架的综述。