Horizontal Flows and Manifold Stochastics in Geometric Deep Learning
We introduce two constructions in geometric deep learning for 1) transporting orientation-dependent convolutional filters over a manifold in a continuous way and thereby defining a convolution operator that naturally incorporates the rotational effect of holonomy; and 2) allowing efficient evaluatio...
Gespeichert in:
Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2022-02, Vol.44 (2), p.811-822 |
---|---|
Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext bestellen |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!