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基于流形的 Kuramoto 振子和群集的几何信息机器学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出使用Kuramoto模型在非欧几里德数据集上进行机器学习的想法，并讨论了几何深度学习中的概率建模和推理的统计模型概念。
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关键要点
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提出使用Kuramoto模型在非欧几里德数据集上进行机器学习的想法。
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Kuramoto模型描述抽象粒子在球面、齐次空间和李群上的集体运动。
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讨论几何深度学习中的概率建模和推理的统计模型概念。
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主张使用在粒子的连续极限中出现的不同Kuramoto模型中的统计模型。
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最方便的概率分布族是对某些对称群的作用具有不变性的分布族。
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