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(μ，ν，C_X，C_Y，D)=(1-α)OT(μ，ν，D)+αGW(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
......
不知道这是否能解决您的第一个问题？”
浙大老师点点头：“可以了。”
内容未完，下一页继续阅读