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機械学習は、双曲空間における合体埋め込みを経て複雑ネットワークに適合する
最近物理学者は、現実的な複雑ネットワークは、円で囲まれた連続双曲ジオメトリから離散サンプルとして出現することを観察した。円の半径はノードの中心性を表し、2つのノード間の角変位は、それらのトポロジカル近接性との類似性を示す。双曲円は、代表的普遍的空間と多くの現実のネットワークの分析となることを目的としている。しかしながら、現実のネットワークからその潜在ジオメトリへと遡ってマッピングするために角度座標を推測することは、依然として困難な逆問題である。ここで我々は、ビッグデータにおける類似性の非監督型認識と視覚化を行う上で、知能機械が、「角合体」と我々が名付けた幾何学的構成に従って、双曲モデルのネットワーク角度座標の推測も行うことができることを示す。この現象に基づいて、我々は、例え大規模ネットワークであっても、双曲円における高速で正確な「合体埋め込み」を提供するアルゴリズムクラスを提案する。複雑系の物理学における逆問題に対するこの計算解は、生物学、医学、社会科学など、大規模ネットワークデータ分析を扱う分野におけるネットワーク潜在ジオメトリ技法の応用に有利である。