矩阵流形神经网络 ++
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在 Riemann 流形上的深度神经网络已经在各个应用领域受到越来越多的关注，其中包括球面和双曲面流形上的 DNN 在计算机视觉和自然语言处理任务中的广泛应用。而球面和双曲面流形能够应用双翼运算和双翼向量空间的丰富代数结构，为成功的深度神经网络在这些流形上的推广提供了基础。最近的一些研究表明，双翼运算和双翼向量空间理论中的许多概念也能够推广到矩阵流形，比如对称正定和 Grassmann...
Riemann流形上的深度神经网络在计算机视觉和自然语言处理任务中得到广泛应用。最近的研究表明，双翼运算和双翼向量空间的概念也能应用于矩阵流形。研究者设计了用于对称正定流形上的全连接和卷积层，并提出了一种使用Grassmann对数映射进行反向传播的方法。该方法在人类动作识别和节点分类任务中验证了有效性。
