One reason to embed data into Riemannian manifolds, such as SPD, is to use geometric properties of the manifold to analyze the structure of the data [1]}. Visualizations in SPD are difficult due to their high dimensionality. As a solution we use the vector-valued distance function to develop a new tool to visualize and analyze structural properties of the learned representations.

Одна из причин внедрения данных в римановы многообразия, такие как положительно определенные матрицы, заключается в использовании геометрических свойств многообразия для анализа структуры данных [1]. Визуализация в положительно определенных матрицах затруднена из-за их высокой размерности. В качестве решения мы используем векторно-значную функцию расстояния для разработки нового инструмента для визуализации и анализа структурных свойств полученных представлений.