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Une thèse propose un cadre unifié pour les réseaux de neurones sur variétés, avec normalisation, régression logistique et métriques génériques.
Une nouvelle architecture géométrique étend la robustesse Lipschitz aux espaces courbes, avec applications hyperboliques et matrices SPD.