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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 2022-02, Vol.44 (2), p.811-822
Hauptverfasser: Sommer, Stefan, Bronstein, Alex
Format: Artikel
Sprache:eng
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!