我是躺赢狗 作品

第76章 实则不然

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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fusedgromov-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(u,ν,C_x,C_y,d)=(1-α)ot(u,ν,d)+αgw(u,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,