За пределами Евклидова пространства: оптимизация иерархических данных в гиперболических HSVM

Эта статья представляет невыпуклый подход к обучению в гиперболических пространствах. Мы применяем полуопределенную релаксацию и разреженную релаксацию моментов-суммы-квадратов для эффективного приближения оптимумов. Из обширных эмпирических экспериментов показано, что эти методы работают лучше, чем метод проективного градиентного спуска.