geodesic-poincare-embeddings:双曲空间中Nickel＆Kiela图嵌入算法的测地更新

具有“ geodesic”更新的Poincaré嵌入 这是Nickel＆Kiela的“ 法的的改编版，它使用指数映射（而不是缩回）进行梯度下降，从而适当地考虑了双曲几何。 有关差异的说明，请参见。 我们先前已经发布仅提供撤消更新。 该实现方式的不同之处在于，它使用双曲面模型（而不是Poincaré模型），在该模型中，指数图的计算。 另一方面，这里我们使用锁定而不是HogWild。 仅嵌入分类法的目标得以实现。 要求 为了评估嵌入，您需要Python 3库scikit-learn。 安装 git clone [email protected]:lateral/geodesic-poincare-embeddings.git cd geodesic-poincare-embeddings cd build cmake ../ make 用法 $ ./poincare -graph