本研究提出了一种几何感知生成自编码器GAGA，旨在解决高维数据生成和流形学习中的不足。GAGA通过学习扭曲的黎曼度量，建立尊重内在几何的神经网络嵌入空间，在单细胞轨迹推断中性能提升30%。