Нейросетевые методы оптимального транспорта для непарного обучения

Александр расскажет о новых методах обучения глубоких генеративных моделей на основе математической теории оптимального транспорта (ОТ). Основное внимание будет уделено новым алгоритмам на основе нейронных сетей для вычисления непрерывного ОТ и их применению для решения задач перевода домена (перенос стиля, сверх-разрешение, и т.д.) с использованием лишь непарных обучающих выборок данных.