本文研究了树形数据嵌入的限制，提出了高分离性的Delaunay树嵌入（HS-DTE），通过整合角度分离来降低嵌入失真，并采用浮点扩展算术重构方法，以确保在深度学习GPU环境中保持高嵌入质量。

Low-Distortion and GPU-Compatible Tree Embeddings in Hyperbolic Space
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