使用 JAX 框架实现的最优运输工具,可解决任何类型的大规模匹配问题。
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这是一款基于 JAX 的库，用于在加速器上解决利用最优运输理论的各种问题，无论规模如何。特别是，OTT-JAX 实现了各种离散求解器，用于匹配两个点云，其中包括实现了在各种几何域上运行的 Sinkhorn 算法，并通过各种调整（调度、动量、加速、初始化）和扩展（低秩）来加速这些算法。这些算法用于解决更复杂的问题（Gromov-Wasserstein、Wasserstein 重心），以在多种场景下比较点云。
除了这些离散求解器之外,我们还提出了 神经网络 方法的实现。给定源/目标对的度量,它们会输出一个神经网络,旨在近似其最优运输映射。
最优运输通过更快的算法将这一切扩展到了更广的范围
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