本文是第一篇也是目前最全面的关于超几何空间在计算机视觉应用领域的文献综述，讨论了超几何空间背景、算法及其在图像分类等视觉数据处理中的应用，并对未来研究方向进行了探讨。

Apr, 2023

本文提出了一种基于常曲率伪黎曼流形的表示方法，适用于非欧几里德结构数据的机器学习。该方法的优化方法及应用于图表示的实验结果也被给出。

Jul, 2020

本文介绍超几何学习在计算机视觉中的应用，并提出了三个主要的研究主题，包括超几何学习的实现、已有研究中的关键问题以及相关领域的未来方向。

May, 2023

本研究探索了在借助矩阵流形学习和优化图嵌入的情况下，如何在曲线里曼尼流形中提高图像嵌入的表现。我们的实验结果证明，在各种衡量不同图形属性的指标基础上，我们通常优于基于超球体和椭球嵌入的欧几里得嵌入，从而为非欧几里得句子嵌入在机器学习流水线中的优势提供了新的证据。

Feb, 2020

基于超几何空间的视觉 Transformer 模型，使用改进版的成对交叉熵损失函数直接优化嵌入向量，经过六种不同的数据集表明得到了全新的最先进性能。

Mar, 2022

研究了深度生成模型所学习的流形的黎曼几何，并提出了计算测地线和沿流形路径平行传递切向量的算法，发现这些模型学习的流形近似于零曲率，并探讨了这种现象的实际影响。

Nov, 2017

最近几年，将双曲几何方法融入计算机视觉领域的趋势日益增长。本研究调查了将双曲空间整合到度量学习中的效果，特别是在使用对比损失进行训练时。我们通过深入研究评估了使用混合目标函数的视觉变换器 (ViTs) 结果来解决现有文献中关于对比损失温度影响的问题，并提供了观察到的性能改进的理论分析。我们还揭示了双曲度量学习与困难负样本抽样的密切关系，为未来的工作提供了思路。我们的代码可在线获取。

Apr, 2024

本文提出了一种名为 “超宾说外显”（HIE）的方法，通过使用节点到原点的超宾距离（即超宾范数）推导出的无成本分层信息来改进现有的超宾表示方法，并在各种模型和不同任务上的广泛实验中展示了该方法的多功能性和适应性。

Jun, 2023

本研究表明，对于许多实际场景，使用双曲嵌入提供了更好的选择，而欧几里得和球面嵌入则主导着计算机视觉任务，如图像分类、图像检索和少样本学习。

Apr, 2019

介绍了基于超伽马空间表示的图形学习的前沿技术，并重点介绍了超伽马浅层模型和超伽马神经网络技术以及其组件变体的技术细节，同时讨论了超伽马几何图形表示学习的进阶主题。

Nov, 2022