尼娜·米奥兰;尼古拉·古伊;爱丽丝·勒布里甘特;约翰·马瑟;本杰明·侯;Yann Thanwerdas公司;斯蒂芬·海德;奥利维尔·佩尔特;尼古拉斯·科普;哈迪·扎蒂;哈杰里·哈泰姆;亚恩·卡班斯;托马斯·杰拉尔德;保罗·肖查特;克里斯蒂安·舍梅克;丹尼尔·布鲁克斯;伯恩哈德·凯恩斯;克莱尔·唐纳特;苏珊·福尔摩斯;泽维尔·佩内克 Geomstats：机器学习中黎曼几何的Python包。 （英语） 兹伯利07307485 J.马赫。学习。研究。 21，第223号论文，第9页（2020年）. 小结：我们介绍Geomstats公司，一个开放源代码的Python包，用于计算和统计非线性流形，如双曲空间、对称正定矩阵空间、李群变换等。我们提供面向对象和广泛的单元测试实现。流形配备了黎曼度量族，以及相关的指数和对数映射、测地线和平行输运。统计和学习算法为流形上的估计、聚类和降维提供了方法。所有相关操作都被矢量化以进行批处理计算，并支持不同的执行后端，即NumPy、PyTorch和TensorFlow。本文介绍了该包，并将其与相关库进行了比较，并提供了相关的代码示例。我们证明了这一点Geomstats公司为促进微分几何和统计学的研究以及在机器学习应用中民主使用黎曼几何提供了可靠的构建块。源代码根据麻省理工学院许可证免费提供，网址为地理统计.ai. 引用于14文件 MSC公司： 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：微分几何;黎曼几何;统计学;机器学习;歧管 软件：McTorch公司;github;蟒蛇;TensorFlow公司;四元数;皮曼诺普;PyGeometry（虚拟几何体）;地理统计局;Geoopt公司;皮里曼;PyQuaternions公司;PyTorch公司;西雅娜;数字Py PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Miolane}等人，J.Mach。学习。第21号决议，第223号论文，第9页（2020年；Zbl 07307485） 全文： arXiv公司 链接 参考文献： [1] 文森特·阿西尼。李群数据处理：代数方法。《非线性配准和扩散张量MRI的应用》，博士论文，埃科尔理工学院，2006年11月。 [2] 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