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Medientyp: E-Book; Hochschulschrift Titel: Learning neural graph representations in non-Euclidean geometries Beteiligte: López, Federico [VerfasserIn]; Strube, Michael [AkademischeR BetreuerIn] Erschienen: Heidelberg, 2022 Umfang: 1 Online-Ressource (xiii, 224 Seiten); Illustrationen, Diagramme Sprache: Englisch DOI: 10.11588/heidok.00033753 Identifikator: Schlagwörter: geometric deep learning ; graph representation ; riemannian manifold learning ; non-euclidean geometry ; symmetric positive definite matrices ; graph embeddings ; hyperbolic geometry ; siegel space ; Hochschulschrift Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, 2022 Anmerkungen: Text englisch, Zusammenfassungen in deutscher und englischer Sprache Zugangsstatus: Freier Zugang