Докторантът на CDS „Aram-Alexandre Pooladian“ и асистентът на CDS „Jonathan Niles-Weed“ наскоро спечелиха „Награда за най-добър доклад на Virtual OTML Workshop“ на „NeurIPS 2021“ (OTML означава оптимален транспорт и машинно обучение). Серията семинари на OTML е ключова в разработването на оптимални транспортни изследвания през последните години. NeurIPS е интердисциплинарна годишна конференция, фокусирана върху машинното обучение и включва серия от презентации и семинари.
Награденият документ на екипа, „„Ентропийна оценка на оптимални транспортни карти““, представя изчислително податлив подход за оценка на оптималната карта между две разпределения върху ℝd чрез използване на ентропийна версия на теоремата на Брениер. В крайна сметка те демонстрират, че предложеният от тях оценител е лесен за изчисляване с помощта на алгоритъма на Sinkhorn. В сравнение с други настоящи методи, които се оценяват бавно, когато броят на пробите е голям, техният оценител е мащабируем дори за масивни набори от данни и с много по-ниски изчислителни разходи.
„Излишно е да казвам, че съм доста доволен от това как се оказа този документ! Изненадани сме колко добре работи нашият метод, предвид относителната му простота. Измислянето как да докажем резултатите, които искахме, ни отне известно време, но сега отваря нови изследователски пътища, което е страхотно“, казва Арам-Александре.
Арам-Александре Пуладиан е втора година докторант в CDS, съветван от Джонатан Найлс-Уийд. Изследователските му интереси са в пресечната точка на теорията на оптимизацията, високоразмерната статистика и оптималния транспорт.
Джонатан Найлс-Уийд е асистент по математика и наука за данни в CDS. Изследователските му интереси са свързани със статистиката, вероятностите и математиката на науката за данните. Той се интересува особено от статистически и изчислителни проблеми, произтичащи от данни с геометрична структура. Неотдавнашната му работа се фокусира конкретно върху оптималния транспорт.
От Ашли К. Макдоналд
