第76章 实则不然

    第76章 实则不然 (第1/3页)

    要说现场能勉强跟得上周昀思路的，除了早就看过论文的邓永华和林院长，那就只有车伟强和那位浙大的答辩老师了，

    至于其他三位老师，也听不明白的，但是却他们不得不硬着头皮去听，因为他们是答辩老师，等会儿可能需要提问题，

    这就让他们有点汗流浃背了，他们也担心等会儿自己提的问题会不会闹出笑话，更别说林院长还坐在后面旁听。

    当PPT放到最后一页的时候，周昀朝台下微微鞠了一躬。

    “以上就是我的主要研究内容，请各位老师批评指正。”

    顿时，整个会议室陷入了一种诡异的寂静，有点大学课堂上老师请学生站起来回答问题，然后大家都默不作声的感觉。

    台下第一排，三位没听懂的老师都很有默契的互相对视了一眼，露出了尴尬的微笑。

    终于，那位浙大老师打破了沉默，让另外三位答辩老师如释重负：“周昀同学，你的毕业论文非常优秀，

    我对你的分成最优传输框架很感兴趣，你提到使用Gromov-Wasserstein距离来处理模态间的几何不一致，

    但能否更深入地解释一下在非欧几里得度量空间中，为什么又要通过Fused Gromov-Wasserstein变体来平衡内容和结构对齐？

    此外，在高维嵌入中，你如何通过谱正则化来确保求解的数值稳定性？”

    此时的周昀已经完全地进入了状态，他点了点头：“非常好的问题，GW距离确实擅长捕捉跨域结构相似性，

    但对于多模态语义对齐，我们需要同时考虑特征内容和关系结构，因此我采用了FGW，它结合了经典OT的内容传输和GW的结构匹配。”

    他说着走到讲台旁边，拉过一旁的白板，拿起笔开始边写边讲：“FGW的定义为：FGW_α(μ，ν， C_X， C_Y， D)=(1-α) OT(μ，ν， D)+α GW(μ，ν， C_X， C_Y)，

    其中α∈[0，1]是融合参数，D是内容成本矩阵（如||x-y||^p），C_X和C_Y是各自模态的内部相似矩阵，

    在非欧几里得空间中，比如视觉嵌入的球面流形或语言的超双曲空间，我将度量泛化为Riemannian度量

    

    （本章未完，请点击下一页继续阅读）