Transport optimal (martingale) et détection d'anomalies avec les réseaux neuronaux : un algorithme primal-dual.

Résumé Dans cet article, nous introduisons un algorithme primal-dual pour résoudre les problèmes de transport optimal (martingale), avec des fonctions de coût satisfaisant la condition de torsion, proche de celui qui a été utilisé récemment pour l'entraînement des réseaux adversariens génératifs. Comme applications supplémentaires, nous considérons la détection d'anomalies et la génération automatique de données financières.