I strategier för att minska dimensionaliteten är data vanligtvis inbäddade i ett latent rum i Euclidean. För vissa datamängder är detta dock olämpligt. Till exempel, i mänskliga rörelsedata förväntar vi oss latenta utrymmen som är cylindriska eller en toroidal, som är dåligt fångade med en Euclidean utrymme. I detta dokument presenterar vi en rad metoder för att inbädda data i ett latent utrymme utanför Euklide. Vårt fokus är Gaussian Process latent variabel modell. I samband med mänsklig rörelsemodellering gör det möjligt för oss att (a) lära oss modeller med uttydbara latenta riktningar som gör det möjligt att till exempel separera stil/innehåll, och (b) generalisera bortom datauppsättningen så att vi kan lära oss övergångar mellan rörelsestilar även om sådana övergångar inte finns i data.
En inbäddning av latenta variabler i icke-Euklidiska utrymme presenteras för GP latent variabla modeller av REF.
Topologically-constrained latent variable models
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}