Nina Miolane

Ein frischer Ansatz verbessert die Berechnungen auf der Stiefelmannigfaltigkeit für verschiedene Anwendungen.

Ein Rahmenwerk, das darauf abzielt, das Benchmarking in der topologischen Deep-Learning-Forschung zu standardisieren.

Ein neuer Ansatz, um die Effizienz bei Mustererkennungsaufgaben zu verbessern.

Erforschen, wie neue mathematische Ansätze das maschinelle Lernen für komplexe Datentypen verbessern.

Neue Methoden zur Berechnung von Geodäten auf der Stiefel-Mannigfaltigkeit verbessern die Effizienz von Algorithmen.

Die Teilnehmer haben auf einer Machine-Learning-Konferenz innovative Datenabbildungen mit topologischen Strukturen präsentiert.