Representationsinlärning har blivit ett ovärderligt sätt att lära sig från symboliska data som text och grafer. Men även om komplexa symboliska datauppsättningar ofta uppvisar en latent hierarkisk struktur, lär sig state-of-the-art metoder vanligtvis inbäddningar i Euclidean vektor utrymmen, som inte står för denna egenskap. För detta ändamål introducerar vi en ny metod för att lära sig hierarkiska representationer av symboliska data genom att inbädda dem i hyperboliskt utrymme - eller mer exakt i en n-dimensionell Poincaré boll. På grund av den underliggande hyperboliska geometrin, gör detta att vi kan lära oss parsimoniska representationer av symboliska data genom att samtidigt fånga hierarki och likhet. Vi introducerar en effektiv algoritm för att lära sig inbäddningar baserat på Riemannian optimering och visa experimentellt att Poincaré inbäddar outperform Euclidean inbäddningar signifikant på data med latenta hierarkier, både i termer av representationskapacitet och i termer av generalisering förmåga.
Mest liknande vårt arbete är den nyligen föreslagna Poincaré inbäddningar REF, som lär hierarkiska representationer av symboliska data genom att inbädda dem i en n-dimensionell Poincaré boll.
Poincar\'e Embeddings for Learning Hierarchical Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}