Vi har att göra med upptäckten av hierarkiska relationer från storskaliga ostrukturerade likheter. För detta ändamål studerar vi olika modeller av hyperboliskt utrymme och finner att lärande inbäddningar i Lorentz-modellen är betydligt effektivare än i Poincaré-ball-modellen. Vi visar att det föreslagna tillvägagångssättet gör det möjligt för oss att lära oss högkvalitativa inbäddningar av stora taxonomier som ger förbättringar jämfört med Poincarés inbäddningar, särskilt i låga dimensioner. Slutligen tillämpar vi vår modell för att upptäcka hierarkier i två verkliga datauppsättningar: vi visar att en inbäddning i hyperboliskt utrymme kan avslöja viktiga aspekter av ett företags organisationsstruktur samt avslöja historiska relationer mellan språkfamiljer.
Dessutom visade REF att Lorentz-modellen av hyperbolisk geometri har attraktiva egenskaper för stokastisk optimering och leder till avsevärt förbättrade inbäddningar, särskilt i låga dimensioner.
Learning Continuous Hierarchies in the Lorentz Model of Hyperbolic Geometry
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}