Komplexe VAEs zeigen Kähler-Struktur – neue geometrische Erkenntnisse
In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wurde gezeigt, dass Variational Autoencoders (VAEs) mit komplexem latenten Raum eine Kähler-Geometrie besitzen. Während frühere Arbeiten bereits die Riemannsche Struktur latenter, reeller VAEs beschrieben, erweitert die neue Arbeit diese Erkenntnisse auf komplexe Modelle und liefert damit einen wichtigen Schritt in der theoretischen Fundierung von Deep‑Learning‑Architekturen.
