【超越欧几里得：现代机器学习中的几何、拓扑和代数结构图解指南】
- 传统机器学习主要基于欧几里得空间数据，现代机器学习面临非欧几里得结构的丰富数据。
- 非欧几里得数据具有复杂的几何、拓扑和代数结构，如时空曲率的几何、大脑神经元之间复杂的拓扑交互，以及描述物理系统对称性的代数变换。
- 研究领域正在重新定义现代机器学习，以包含非欧几里得结构，目标是将传统方法推广到具有几何、拓扑和代数特性的非常规数据类型。
- 本文提供了一个易于理解的入门指南，并提出了一个图形分类法，将最新进展整合到一个直观统一的框架中。
- 讨论了当前挑战，并突出了未来在该领域发展的激动人心的机会。
《Beyond Euclid: An Illustrated Guide to Modern Machine Learning with Geometric, Topological, and Algebraic Structures》
网页链接 #机器学习# #人工智能# #论文#
- 传统机器学习主要基于欧几里得空间数据，现代机器学习面临非欧几里得结构的丰富数据。
- 非欧几里得数据具有复杂的几何、拓扑和代数结构，如时空曲率的几何、大脑神经元之间复杂的拓扑交互，以及描述物理系统对称性的代数变换。
- 研究领域正在重新定义现代机器学习，以包含非欧几里得结构，目标是将传统方法推广到具有几何、拓扑和代数特性的非常规数据类型。
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- 讨论了当前挑战，并突出了未来在该领域发展的激动人心的机会。
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