Poincare embeddings for Learning Hierarchical RepresentationsTatsuya Shirakawa
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This document summarizes a paper that introduces Poincaré embeddings, which use hyperbolic geometry to learn hierarchical representations of data. Poincaré embeddings represent data in the Poincaré disk model of hyperbolic space, which allows hierarchical structures to be automatically captured. The paper proposes optimizing the embeddings with Riemannian stochastic gradient descent. Evaluation on word taxonomy and graph link prediction tasks shows Poincaré embeddings achieve better results than previous methods at reconstructing the underlying hierarchical structures.
Poincare embeddings for Learning Hierarchical RepresentationsTatsuya Shirakawa
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This document summarizes a paper that introduces Poincaré embeddings, which use hyperbolic geometry to learn hierarchical representations of data. Poincaré embeddings represent data in the Poincaré disk model of hyperbolic space, which allows hierarchical structures to be automatically captured. The paper proposes optimizing the embeddings with Riemannian stochastic gradient descent. Evaluation on word taxonomy and graph link prediction tasks shows Poincaré embeddings achieve better results than previous methods at reconstructing the underlying hierarchical structures.
7. 自然数 + 加法 - オブジェクト
自然数の加法は再帰的に、以下のように定義できる。
● すべての自然数 a に対して、a + 0 = a
● すべての自然数 a, b に対して、a + suc(b) = suc(a + b)
https://ja.wikipedia.org/wiki/自然数
● すべての自然数 a に対して、零 + a = a
● すべての自然数 a, b に対して、後者(b) + a = 後者(a + b)
8. 自然数 + 加法 - オブジェクト
sealed trait 自然数 {
def +( n: 自然数 ) : 自然数
}
object 零 extends 自然数 {
def +( a: 自然数 ): 自然数 = a // 零 + a = a
}
case class 後者(b: 自然数) extends 自然数 {
def +( a: 自然数 ): 自然数 = 後者( a + b ) // 後者(b) + a = 後者(a + b)
}