arXiv stat.ML· Brendan Mallery, Shuchin Aeron, James Murphy·· 22 天前AI 评分34
基于线性化最优传输的度量值数据稀疏字典学习：高效算法与样本复杂度
Sparse Dictionary Learning for Measure-Valued Data via Linearized Optimal Transport: Efficient Algorithms and Sample Complexity
AI 导读
研究人员提出一种通过线性化最优传输几何将概率测度嵌入希尔伯特空间的稀疏字典学习框架，利用稀疏自编码器参数化生成快速、可扩展的稀疏有限维编码表示。该方法在超光谱图像、几何点云以及大语言模型潜空间中的文档嵌入等多种数据模态上验证了实用性。理论上还证明了该目标在宽类 $L^2$ 值测度嵌入上的泛化界，并推导出了明确的覆盖数界与收敛速率。
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