高次元構造化表現のためのジオデシックフロー・マッチング

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ベクトル記号代数（VSA）は記号情報を高次元分散表現にエンコードすることによってロバストなニューロシンボリック推論を可能にします。連続領域の場合、空間セマンティックポインタ（SSP）は変数を連続トーラス多様体にマッピングすることでこのフレームワークを拡張します。しかし、安定性の問題があります。