Was KI 'sieht' und warum das wichtig ist

Hyperbolischer Raum vs. Euklidischer Raum → Der hyperbolische Raum stabilisiert hierarchische Strukturen besser, verbessert die Genauigkeit der Bildklassifizierung. Wahrscheinlichkeitsbasierte vs. deterministische Hierarchiebäume → Wahrscheinlichkeitsmodellierung übertrifft deterministische Methoden, verbessert die Erkennung durch Mischung von Gaußschen Verteilungen (MoG). Breite (N) und Tiefe (L) der Hierarchie → Beste Ergebnisse auf ImageNet-1K erreicht bei N=32, L=4, balanciert feinkörnige Repräsentation und Optimierung.