arXiv cs.LG·25 天前★ 2

常曲率切片Gromov-Wasserstein对齐方法

原文标题:Constant-Curvature Sliced Gromov-Wasserstein for Heterogeneous Cross-Curvature Alignment

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AI 智能摘要

论文提出常曲率切片Gromov-Wasserstein(CCSGW),用于对齐异质常曲率空间上的分布。首次引入球面空间基于测地线的一维投影,将切片GW扩展到常曲率空间,实现不同曲率流形间的高效比较。理论分析表明CCSGW控制异质空间的内在几何差异,在图、节点分类与学习任务上取得一致提升。

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问题
混合曲率模型中不同曲率空间缺乏统一度量,无法比较跨空间分布。
方法
为球面空间引入基于测地线的一维投影,将切片Gromov-Wasserstein扩展到常曲率空间。
结果
未给出具体数字;在图异常检测、节点分类与多模态学习任务上取得一致提升。
影响
为混合曲率表示学习提供跨空间对齐机制,可低成本强制几何一致性。
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原始标题:Constant-Curvature Sliced Gromov-Wasserstein for Heterogeneous Cross-Curvature Alignment
AI 中文标题:常曲率切片Gromov-Wasserstein对齐方法
来源:arXiv cs.LG · 发布于 25 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:Gromov-Wasserstein / 常曲率空间 / 表示学习 / 多模态 / 几何对齐
关键词:Gromov-Wasserstein / constant-curvature / representation learning / cross-curvature alignment
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