Lärande graf representationer via lågdimensionella inbäddningar som bevarar relevanta nätverksegenskaper är en viktig klass av problem i maskininlärning. Vi presenterar här en ny metod för att bädda in riktade acykliska grafer. Efter tidigare arbete förespråkar vi först att använda hyperboliska utrymmen som bevisligen modellerar trädliknande strukturer bättre än Euclideans geometri. För det andra ser vi hierarkiska relationer som partiella klasser som definieras med hjälp av en familj av bosatta geodetiskt koner. Vi bevisar att dessa koner medger en optimal form med en sluten form uttryck både i Euclidean och hyperbola utrymmen, och de kanoniskt definiera inbäddande inlärningsprocessen. Experiment visar på betydande förbättringar av vår metod jämfört med starka nya baslinjer både vad gäller representationsförmåga och generalisering.
Ganea m.fl. REF diskuterar problemet med att inbädda riktade acykliska grafer (DAG) med en familj av inbäddade geodetiskt koner.
Hyperbolic Entailment Cones for Learning Hierarchical Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}