研究者提出NWSP轨迹推断方法

研究者 Amartya Banerjee 等人提出 Neural Wasserstein Splines（NWSP），一种基于采样的轨迹推断方法：在 Wasserstein 平滑先验下学习连续种群曲线，用神经网络将隐变量映射为三次样条控制点，无需数值积分即可在任意时刻采样。 据该研究称，NWSP 在 16 项合成与单细胞基准中 11 项排名前二，其惩罚项在 13 项设置中优于无正则样条，并具备可证明的表示不变性。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。