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地理统计局

swMATH ID: 24373
软件作者： Nina Miolane、Johan Mathe、Claire Donnat、Mikael Jorda、Xavier Pennec
描述： geomstats：机器学习中黎曼几何的Python包。我们介绍了geomstats，这是一个python包，用于计算超球面、双曲空间、对称正定矩阵空间和李变换群等流形。我们提供了这些流形的有效和广泛的单元测试实现，以及有用的黎曼度量和相关的指数和对数映射。相应的测地线距离提供了一系列机器学习损失函数的直观选择。我们还给出了相应的黎曼梯度。在geomstats中实现的操作可用于不同的计算后端，如numpy、张量流和keras。我们已经启用了GPU实现，并将geomstats流形计算集成到keras深度学习框架中。本文还回顾了机器学习中的流形，概述了geomstats软件包，并举例说明了它在高效且用户友好的黎曼几何中的应用。
主页： https://arxiv.org/abs/1805.08308
源代码：  https://github.com/geomstats/geomstats网址
依赖项： 蟒蛇
关键词： 学习;arXiv_cs.LG公司;数学软件;arXiv_cs.MS公司;机器学习;arXiv_状态ML;蟒蛇;黎曼几何
相关软件： 皮曼诺普;Geoopt公司;McTorch公司;TensorFlow公司;PyGeometry（虚拟几何体）;蟒蛇;github;朱莉娅;四元数;PyQuaternions公司;皮里曼;PyTorch公司;西雅娜;MVIRT公司;Manopt.jl公司;马诺普特;ROPTLIB公司;歧管.jl;MNIST公司;StiefelLog（设置日志）
引用于： 9出版物

标准条款

1出版物描述软件 年份
geomstats：机器学习中黎曼几何的Python包
Nina Miolane、Johan Mathe、Claire Donnat、Mikael Jorda、Xavier Pennec
2018
全部的 前5名

34位作者引用

4 尼古拉·古伊
4 泽维尔·佩内克
1 Absil，Pierre-Antoine公司
1 亚历克西斯·阿尔诺登
1 丹尼尔·布鲁克斯（Daniel R.Brooks）。
1 亚恩·卡班斯
1 保罗·乔查特
1 克莱尔·唐纳特
1 米盖尔·安格尔，伊万格利斯塔·阿瓦拉多
1 加西亚-葡萄牙，爱德华多
1 托马斯·杰拉尔德
1 哈杰里·哈泰姆
1 罗兰·赫尔佐格
1 斯蒂芬·海德
1 苏珊·福尔摩斯。
1 本杰明·侯
1 伯恩哈德·凯恩斯
1 尼古拉斯·科普
1 库内尔，Line
1 爱丽丝·勒布里甘特
1 马安特、埃洛迪
1 约翰·马瑟
1 尼娜·米奥兰
1 阮、杜鼎
1 奥利维尔·佩尔特
1 阿瑟·佩西
1 JoséCrispín，Ruíz-Pantaleón
1 克里斯蒂安·舍梅克
1 斯特凡·索默
1 加布里埃尔·斯特德尔
1 巴勃罗苏亚雷斯-塞拉托
1 Yann Thanwerdas公司
1 阿兰·特鲁维
1 哈迪·扎蒂
全部的 前5名

6篇连载文章中引用

1 应用数学与计算
1 最优化理论与应用杂志
1 测试
1 计算数学基础
1 机器学习研究杂志（JMLR）
1 Oberwolfach报告
全部的 前5名

10个领域引用

4 微分几何（53至XX）
三 统计学（62-XX）
三 数值分析（65-XX）
2 整体分析，流形分析（58至XX）
2 计算机科学（68至XX）
1 总体主题；集合（00-XX）
1 代数几何（14-XX）
1 流形和细胞复合体（57至XX）
1 概率论与随机过程（60-XX）
1 运筹学、数学规划（90-XX）

按年份列出的引文