Geometrisches Deep Learning (GDL)

Forschungsrichtung und Satz von Techniken, die Deep‑Learning‑Methoden auf nicht‑euklidische Domänen (Graphen, Netze, Mannigfaltigkeiten, Punktwolken) verallgemeinern, indem Architekturen und Schichten entwickelt werden, die der zugrundeliegenden geometrischen und topologischen Struktur Rechnung tragen, etwa Permutationsinvarianz, Äquivarianz gegenüber Gruppenwirkungen und Geometrie‑definierte Loka