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non-euclidean
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用 Gromow-Wasserstein 中心点进行图数据增强
在该论文中，提出了一种新颖的图形增强策略，该策略在非欧几里得空间中操作，通过使用图数学模型对网络序列的生成机制进行建模，提高了图分类模型的性能。此外，使用非欧几里得距离，特别是 Gromow-Wasserstein 距离，可以更好地逼近图形
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3 months ago
ICCV
将图像转换为道路网络：一种非自回归序列到序列的方法
为了准确地定位道路标志物及其互连关系，本研究采用两种数据域的统一表示方法，并构建了一种基于非自回归序列到序列 Transformer 模型的道路网络序列，有效地解决了欧几里得和非欧几里得结构的融合问题，并在效率和准确性上取得了优越结果。
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5 months ago
多尺度几何感知 Transformer 用于 3D 点云分类
本文提出了一种基于自注意力和多尺度非欧几里得几何信息的插件模块 Multi-scale Geometry-aware Transformer（MGT），通过对点云数据的局部和全局几何信息的处理，成功提高了点云任务的性能表现。
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a year ago
双曲图注意力网络
本文首次尝试在双曲空间中使用带有注意机制的图神经网络，采用 gyrovector 空间将图中特征进行转换，并提出了基于双曲近似的注意机制来聚合特征。通过实验，与其他最先进的基准方法进行比较，证明了我们提出的超曲线图注意力网络模型的性能。
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5 years ago
强凸优化的最优分布式随机镜像下降
本文研究在多智能体网络中，基于 Bregman 散度作为距离测度函数，提出了两种高效的非欧几里德随机次梯度下降算法，用于求解非平滑和强凸函数的最小值，并在模拟实验中验证其收敛速度。
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8 years ago
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