論文の概要: RegD: Hierarchical Embeddings via Distances over Geometric Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17518v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 09:44:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 22:32:42.564669
• Title: RegD: Hierarchical Embeddings via Distances over Geometric Regions
• Title（参考訳）: RegD: 幾何学領域上の距離による階層的埋め込み
• Authors: Hui Yang, Jiaoyan Chen,
• Abstract要約: 双曲埋め込みは、低次元空間における階層構造を表現するための基礎的なアプローチを提供する。 本稿では2つの新しい測度を持つ幾何学的領域として階層データを表現した新しいユークリッドフレームワークRegDを提案する。 実世界の多様なデータセットに対する実証的な評価は、最先端の手法よりも一貫した性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.691031330227165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hierarchical data are common in many domains like life sciences and e-commerce, and their embeddings often play a critical role. Although hyperbolic embeddings offer a grounded approach to representing hierarchical structures in low-dimensional spaces, their utility is hindered by optimization difficulties in hyperbolic space and dependence on handcrafted structural constraints. We propose RegD, a novel Euclidean framework that addresses these limitations by representing hierarchical data as geometric regions with two new metrics: (1) depth distance, which preserves the representational power of hyperbolic spaces for hierarchical data, and (2) boundary distance, which explicitly encodes set-inclusion relationships between regions in a general way. Our empirical evaluation on diverse real-world datasets shows consistent performance gains over state-of-the-art methods and demonstrates RegD's potential for broader applications beyond hierarchy alone tasks.
• Abstract（参考訳）: 階層的なデータは、生命科学や電子商取引のような多くの領域で一般的であり、それらの埋め込みはしばしば重要な役割を果たす。 双曲的埋め込みは、低次元空間における階層構造を表現するための基礎的なアプローチを提供するが、双曲的空間の最適化の難しさと手作り構造制約への依存によってその実用性が妨げられる。 本稿では,(1)階層データに対する双曲空間の表現力を保った深さ距離,(2)境界距離,(2)領域間の集合包摂関係を一般の方法で明示的にエンコードする境界距離という2つの新しい指標を用いて,階層データを幾何学的領域として表現することで,これらの制約に対処する新しいユークリッドフレームワークであるRegDを提案する。 多様な実世界のデータセットに対する実証的な評価は、最先端のメソッドよりも一貫したパフォーマンス向上を示し、階層構造だけでなく、幅広いアプリケーションに対するRegDの可能性を示している。

関連論文リスト

• Position: General Alignment Has Hit a Ceiling; Edge Alignment Must Be Taken Seriously [51.03213216886717]
  我々は、一般的なアライメントの支配的なパラダイムが、矛盾する値の設定において構造的な天井に達するという立場を取る。 エッジアライメント(Edge Alignment)は,多次元の値構造を保持するシステムにおいて,異なるアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T16:51:43Z)
• An Algebraic Representation Theorem for Linear GENEOs in Geometric Machine Learning [1.3425748364842416]
  群同変非拡張作用素 (genEOs) は対称性を符号化する強力な作用素のクラスとして登場した。 異なる知覚対の間に作用する線形なgenEOに対する新しい表現定理を導入する。 また、線型genEOsの空間のコンパクト性と凸性も証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T13:21:44Z)
• HyperbolicRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hyperbolic Representations [11.678218711095269]
  グラフベースのRAGは、大きな言語モデルが外部知識にアクセスできるようにする。 本稿では,ハイパーボリック幾何をグラフベースRAGに統合する検索フレームワークであるHyperbolicRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-24T06:27:58Z)
• GeoGNN: Quantifying and Mitigating Semantic Drift in Text-Attributed Graphs [59.61242815508687]
  テキスト分散グラフ(TAG)上のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、事前訓練された言語モデル(PLM)を使用してノードテキストを符号化し、これらの埋め込みを線形近傍アグリゲーションを通じて伝播する。 本研究は,意味的ドリフトの度合いを計測する局所PCAベースの計量を導入し,異なる凝集機構が多様体構造にどのように影響するかを解析するための最初の定量的枠組みを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-12T06:48:43Z)
• Learning Topology-Driven Multi-Subspace Fusion for Grassmannian Deep Network [31.003374497881968]
  グラスマン多様体は幾何学的表現学習のための強力なキャリアを提供する。 本稿では,グラスマン多様体上での適応的部分空間協調を実現するトポロジ駆動型多部分空間融合フレームワークを提案する。 我々の研究は幾何学的深層学習を推進し、ユークリッドネットワークの証明されたマルチチャネル相互作用の哲学を非ユークリッド領域に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-09T10:33:13Z)
• OpenHype: Hyperbolic Embeddings for Hierarchical Open-Vocabulary Radiance Fields [25.81679730373062]
  連続的な双曲型潜在空間を用いてシーン階層を表現する新しい手法であるOpenHypeを提案する。 双曲幾何学の特性を活用することにより、OpenHypeは自然にマルチスケールな関係を符号化する。 提案手法は,標準ベンチマークにおける最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-24T13:17:56Z)
• A Set-to-Set Distance Measure in Hyperbolic Space [50.134086375286074]
  双曲空間における集合間の相似性を計算するための双曲的集合間距離測度を提案する。 位相的差を考慮すると、HS2SDは2つの双曲集合の間の関係をより微妙に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-23T11:31:40Z)
• Position: Beyond Euclidean -- Foundation Models Should Embrace Non-Euclidean Geometries [42.83280708842304]
  ユークリッド空間は、機械学習アーキテクチャの事実上の幾何学的設定である。 大規模では、実世界のデータは、多方向関係、階層、対称性、非等方スケーリングなど、本質的に非ユークリッド構造を示すことが多い。 本稿では,ユークリッド幾何学を超越した移動は,単なる任意の拡張ではなく,次世代基礎モデルのスケーリング法則を維持することの必要性を論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-11T18:07:33Z)
• Adaptive Locally Linear Embedding [10.331256742632835]
  適応的局所線形埋め込み(ALLE)という新しい手法が,この制限に対処するために導入された。 実験の結果,ALLEは入力空間と特徴空間の近傍のアライメントを著しく改善することが示された。 このアプローチは、基礎となるデータに距離メトリクスを合わせることで多様体学習を推進し、高次元データセットにおける複雑な関係をキャプチャするための堅牢なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T12:40:13Z)
• HierRelTriple: Guiding Indoor Layout Generation with Hierarchical Relationship Triplet Losses [52.70183252341687]
  本稿では,空間的関係学習に着目した階層型三重項に基づく屋内関係学習手法HierRelTripleを提案する。 階層型リレーショナル三重項モデリングフレームワークであるHierRelTripleを導入する。 非条件レイアウト合成、フロアプラン条件付きレイアウト生成、シーン再構成の実験により、HierRelは空間関係のメトリクスを15%以上改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T07:31:52Z)
• RUN: Reversible Unfolding Network for Concealed Object Segmentation [61.13528324971598]
  マスクドメインとRGBドメインの両方にわたる可逆戦略。 マスクとRGBドメインをまたいだ可逆的戦略を適用したReversible Unfolding Network (RUN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T22:19:15Z)
• Differentiable Reasoning about Knowledge Graphs with Region-based Graph Neural Networks [62.93577376960498]
  知識グラフ(KG)の完成法は、意味的正則性を捕捉し、これらの正則性を用いて、明示的に記述されていない妥当な知識を推測する必要がある。 ほとんどの埋め込みベースの手法はキャプチャ可能な正規性には不透明であるが、領域ベースのKG埋め込みモデルはより透明な代替手段として現れている。 命令制約に基づくシンプルなモデルであるRESHUFFLEを提案し、既存のアプローチよりもはるかに大きなルールベースを忠実に捉えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T18:37:24Z)
• Review-Based Hyperbolic Cross-Domain Recommendation [3.4498722449655066]
  Cross-Domain Recommendation (CDR)は、ドメイン共有可能な知識をキャプチャし、よりリッチなドメインからスパサーに転送する。 本稿では,ユーザ・イテム関係をモデル化するためのレビューテキストに基づく双曲型CDR手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T17:15:21Z)
• Geometry Interaction Knowledge Graph Embeddings [153.69745042757066]
  ユークリッド空間,双曲空間,超球空間間の空間構造を対話的に学習する幾何学的相互作用知識グラフ埋め込み(GIE)を提案する。 提案したGIEは、よりリッチなリレーショナル情報、モデルキー推論パターンをキャプチャし、エンティティ間の表現的セマンティックマッチングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-24T08:33:43Z)
• Relation Matters: Foreground-aware Graph-based Relational Reasoning for Domain Adaptive Object Detection [81.07378219410182]
  我々は、FGRR(Fearground-aware Graph-based Reasoning)というドメインDのための新しい汎用フレームワークを提案する。 FGRRはグラフ構造を検出パイプラインに組み込んで、ドメイン内およびドメイン間フォアグラウンドオブジェクト関係を明示的にモデル化する。 実験の結果、提案したFGRRは4つのDomainDベンチマークの最先端よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T05:12:48Z)
• Hyperbolic Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications [61.49208407567829]
  本稿では,ハイパボリックグラフ学習(HGL)の急速な発展分野を概観する。 我々は,(1)ハイパーボリックグラフ埋め込みに基づく手法,(2)グラフニューラルネットワークに基づくハイパーボリックモデル,(3)新興パラダイムに分割した既存手法を体系的に分類し,解析した。 我々は、推薦システム、知識グラフ、バイオインフォマティクス、その他の関連するシナリオを含む、複数のドメインにわたるHGLの多様な応用について幅広く論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T15:08:48Z)
• A Unified Architecture of Semantic Segmentation and Hierarchical Generative Adversarial Networks for Expression Manipulation [52.911307452212256]
  セマンティックセグメンテーションと階層的GANの統一アーキテクチャを開発する。 我々のフレームワークのユニークな利点は、将来的なセマンティックセグメンテーションネットワーク条件を生成モデルに渡すことである。 我々は,AffectNetとRaFDの2つの難解な表情翻訳ベンチマークとセマンティックセグメンテーションベンチマークであるCelebAMask-HQについて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T22:06:31Z)
• Deep Recursive Embedding for High-Dimensional Data [9.611123249318126]
  本稿では,DNN(Deep Neural Network)と高次元データ埋め込みのための数学誘導埋め込みルールを組み合わせることを提案する。 本稿では,高次元空間から低次元空間へのパラメトリックマッピングを学習可能な汎用ディープ埋め込みネットワーク(DEN)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T23:22:33Z)
• GenURL: A General Framework for Unsupervised Representation Learning [58.59752389815001]
  教師なし表現学習(URL)は、教師なしの高次元データのコンパクトな埋め込みを学習する。 本稿では,様々なURLタスクにスムーズに適応可能な類似性ベースの統合URLフレームワークGenURLを提案する。 実験により、GenURLは、自己教師付き視覚学習、無教師付き知識蒸留(KD)、グラフ埋め込み(GE)、次元縮小において、一貫した最先端性能を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T16:24:39Z)
• Neural Distance Embeddings for Biological Sequences [43.07977514121458]
  幾何ベクトル空間に配列を埋め込むためのフレームワークであるNeuroSEEDを提案する。 階層構造を捉えた双曲空間の有効性を示し, RMSEの埋め込みにおける平均22%の還元効果を示す。 提案手法は,実世界のデータセットに対して,大幅な精度向上と実行時改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T17:30:58Z)
• HUMAP: Hierarchical Uniform Manifold Approximation and Projection [42.50219822975012]
  HUMAPは、局所的・大域的構造の保存に柔軟であるように設計された、新しい階層的次元削減技術である。 提案手法の優位性を示す実証的証拠を現在の階層的アプローチと比較し,データセットラベリングにHUMAPを適用したケーススタディを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T19:27:54Z)
• Sign-Agnostic CONet: Learning Implicit Surface Reconstructions by Sign-Agnostic Optimization of Convolutional Occupancy Networks [39.65056638604885]
  畳み込み型ネットワークの符号非依存最適化により暗黙的表面再構成を学習する。 この目標をシンプルで効果的な設計で効果的に達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T03:35:32Z)
• Dual-constrained Deep Semi-Supervised Coupled Factorization Network with Enriched Prior [80.5637175255349]
  本稿では、DS2CF-Netと呼ばれる、拡張された事前制約付きDual-Constrained Deep Semi-Supervised Coupled Factorization Networkを提案する。 隠れた深い特徴を抽出するために、DS2CF-Netは、深い構造と幾何学的な構造に制約のあるニューラルネットワークとしてモデル化される。 我々のネットワークは、表現学習とクラスタリングのための最先端の性能を得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T13:10:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。