공지사항

김효민, 김혜성 학부과정, 박성우 박사과정학생 ICLR 2022 workshop 논문

2022-03-29 10:55:46 | 관리자 | 조회수: 577

중앙대학교 소프트웨어대학 김효민, 김혜성 학부과정, 박성우 박사과정학생 논문이 인공지능 최고 학회중의 하나인 ICLR 2022 (The 10th International Conference on Learning Representations) workshop에 accept되었습니다.


"Riemannian Neural SDE: Learning Stochastic Representations on Manifolds"


Sung Woo Park, Hyomin Kim, Hyeseong Kim, and Junseok Kwon, The 10th International Conference on Learning Representations (ICLR) Workshop on Geometrical and Topological Representation Learning, 2022


https://openreview.net/forum?id=SF8lkH-J6e9

Riemannian Neural SDE: Learning Stochastic Representations on...

We proposed a general framework for modeling stochastic representations on Riemannian manifolds.

openreview.net


- 본 연구는 Euclidean 공간에서 정의되던 neural stochastic differential equation (Neural  SDE)를 확장하여 Riemannian manifold에서 동작하는 Riemannian Neural SDE를 제안하고 있습니다. 실험결과 density estimation 문제에 대해 기존 방법에 비하여 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 

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