Många vetenskapliga fält studerar data med en underliggande struktur som är ett icke-Euklidiskt utrymme. Några exempel är sociala nätverk inom beräkningssamhällsvetenskap, sensornätverk inom kommunikation, funktionella nätverk inom hjärnavbildning, regulatoriska nätverk inom genetik och nedsmutsade ytor inom datorgrafik. I många tillämpningar är sådana geometriska data stora och komplexa (i fråga om sociala nätverk, i storleksordningen miljarder) och är naturliga mål för maskininlärningsteknik. I synnerhet skulle vi vilja använda djupa neurala nätverk, som nyligen har visat sig vara kraftfulla verktyg för ett brett spektrum av problem från datorseende, bearbetning av naturligt språk och ljudanalys. Dessa verktyg har dock varit mest framgångsrika på data med en underliggande Euclidean eller rutnät-liknande struktur, och i de fall där invarianterna av dessa strukturer är inbyggda i nätverk som används för att modellera dem. Geometriskt djupinlärning är en paraplyterm för framväxande tekniker som försöker generalisera (strukturerade) djupa neurala modeller till icke-Euklidiska domäner såsom grafer och grenrör. Syftet med denna uppsats är att överblicka olika exempel på geometriska djupinlärningsproblem och presentera tillgängliga lösningar, viktiga svårigheter, tillämpningar och framtida forskningsinriktningar inom detta nya område.
Geometrisk djupinlärning Nya arbeten inom området geometrisk djupinlärning REF generaliserade konvolutioner till grafer och Riemannska grenrör.
Geometric deep learning: going beyond Euclidean data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}