近日，我院几何计算与智能媒体技术研究所罗钟铉教授、雷娜教授团队将一项专利及其软件著作权以100.8万元价格非独占性地许可给国内行业领军企业，成功完成一项知识产权转化。

该项专利《一种基于自编码神经网络与最优传输的生成模型》（ZL202010087768.2）为罗钟铉教授、雷娜教授团队基于自身研究成果申请，并取得了软件著作权《基于蒙特卡洛采样的最优传输算法软件V1.0》。

研究成果从几何观点出发研究深度学习的可解释性，用现代微分几何、几何分析等理论对深度学习的几何本质进行了分析，基于流形分布定律提出将深度学习解耦为数据流形学习和流形上的分布变换两个任务，并用最优传输理论解释了生成对抗网络中的生成器和判别器之间的本质联系。同时，借助Monge-Ampere方程的正则性理论指出了目前深度学习方法的内在理论缺陷和克服瓶颈的本质方法。基于这些理论结果，提出最优传输的高维高效计算方法，并用于构建克服瓶颈的新型可解释几何生成模型。相关研究引起国际学术领域的广泛关注，成果曾被两位菲尔兹奖获得者、最优传输领域的权威专家Villani教授和Figalli教授分别在国际会议的主旨报告上进行介绍。

责任编辑：潘树孟