equivariance | BriefGPT - AI 论文速递

关键词equivariance

搜索结果 - 94

可扩展等变学习的 SE (3)- 土狼算子
基于 Hyena 操作符的等变长卷积模型 SE (3)-Hyena，在保持旋转和平移等变性的同时，以次二次复杂度捕捉全局几何上下文，处理长序列时比等变自注意力机制更省内存和计算资源。
PDF3 days ago
探究机器学习中破坏对称性的影响
对于建模原子尺度物质性质的模型，以对称性作为归纳偏差普遍被采用。然而，非对称模型也能从数据中学习对称性，并对模型准确性有益。本研究测试了一个仅近似满足旋转不变性的模型在模拟气相、液态和固态水的实际场景中的性能，发现其在插值、大体积情况下几乎
PDF9 days ago
通过最小帧平均实现等变性，提升对称性和效率
通过帧平均的方法，在机器学习系统中实现等变性。我们提出了 Minimal Frame Averaging (MFA) 数学框架，用于构建确切等变性的最小帧，扩展到了 Lorentz 群和幺正群，并在多个任务中展示了通过 MFA 来编码对称性
PDF23 days ago
ICML一种学习可旋转卷积神经网络等变性程度的概率方法
这篇论文介绍了一种概率方法，用于学习可望属性网络中等变性的程度，通过将等变性的程度参数化为傅里叶系数上的概率分布，以建模几何对称性，而无需额外的层次结构，通过模拟层级和共享的等变性，这种方法可以适用于许多类型的等变性网络，并且可以学习任何紧
PDFa month ago
ICML一个以空间群对称性为基础的 O (3) 等变晶体张量预测网络
我们提出了一种通用材料张量网络 (GMTNet) 方法，针对结晶张量的特性进行预测，旨在满足 O (3) 群的张量等变性和晶体空间群的不变性。我们通过构建数据集和评估指标，验证了 GMTNet 方法在各种不同阶数的晶体张量上的良好性能，并成
PDFa month ago
通过等变表示的对比学习
提出了一种新的基于等变性的对比学习（ECL）框架 CLeVER，兼容各种主流对比学习方法和模型框架的任意复杂的增强策略，并通过从数据中提取和整合等变信息，提高了基线模型在后续任务中的训练效率和鲁棒性。
PDFa month ago
E$^3$-Net：高效的 E (3)- 等变法向量估计网络
通过提出 E3-Net，引入一种高效的随机框架方法、高斯加权损失函数和感知层感知推理策略来实现点云法线估计的等变性，从而显著提高了模型的准确性。与当前最先进的技术相比，我们在两个合成数据集和一个真实世界数据集上的结果都更优秀，RMSE 分别
PDFa month ago
上下文对称性：通过上下文世界模型进行自监督学习
通过关注上下文，我们提出了一种能够对不同变换具有适应性的通用表示学习算法，该算法通过学习等变性而不是不变性，使模型能够在给定少量示例作为上下文时，将所有相关特征编码为通用表示，并在等变性相关任务上展现出明显的性能提升。
PDFa month ago
CARL: 一种等变图像配准框架
在多步骤深度配准网络中，通过仔细分析、引入 [U,U] 和 [W,U] 等相容性的概念，展示了在合适的多步骤配准设置中，只要第一步具有 [W,U] 相容性而其他步骤具有 [U,U] 相容性，则整体上就具有 [W,U] 相容性；同时，通过坐标
PDFa month ago
可操控的 Transformer
在这项工作中，我们介绍了可转向 Transformer，这是 Vision Transformer 机制的一种扩展，它对特殊欧几里得群 SE (d) 保持等变性。我们提出了一种等变的注意机制，它在可转向卷积提取的特征上运作。在傅里叶空间中操
PDFa month ago
CVPR提升模型通用等变性的规范化
通过引入新方法实现了深度学习中与架构无关的等变性，比传统的等变架构方法和现有的与架构无关的方法更高效。该方法利用对比学习以及非等变网络来实现典范化，提供了更多对典范化网络选择的灵活性，并且在预训练模型的等变性以及典范化过程的加速方面实现了显
PDFa month ago
LiDAR 目标检测的等变时空自监督
基于空间和时间增强的等变学习框架，通过鼓励平移、缩放、翻转、旋转和场景流的等变性，提高了三维物体检测的性能。
PDF3 months ago
基于形态等变偏微分方程和生成对抗网络的几何生成模型
基于偏微分方程和形态学操作的几何生成对抗网络模型（GM-GAN）在 MNIST 数据集上展现了比传统生成对抗网络更好的性能。
PDF3 months ago
协变强化学习框架在协调运动控制中的应用
利用 CoordiGraph，通过在学习过程中嵌入重力影响下的等变性原则来增强强化学习中的动作控制协调性，以提高对关节之间微妙关系建模的方法。与当前主要方法相比，CoordiGraph 显著提高了泛化和样本效率。
PDF3 months ago
PDE-CNNs：公理推导及应用
PDE-CNNs, a variant of PDE-based Group Convolutional Neural Networks, offer fewer parameters, better performance, and da
PDF3 months ago
EquiAV：利用等变性进行音频视觉对比学习
在自监督音频 - 视觉表示学习方面的最新进展中，引入了 EquiAV 框架，通过利用等变性来实现音频 - 视觉对比学习，并通过共享的基于注意力的转换预测器实现特征聚合，从而提供了稳健的监督。EquiAV 在各种音频 - 视觉基准测试中优于之
PDF4 months ago
等变框架与连续规范化的不可能性
该论文提供了关于 frame-averaging 的理论支持：在常用的群组中，不存在能够保持 averaged 函数连续性的有效计算帧的选择。为了解决这个鲁棒性问题，我们正式定义并构建了能够保持连续性的加权帧，并通过构建 $SO (2)$，
PDF4 months ago
能量守恒的等变图神经网络用于格子构造一致性弹性材料
通过图神经网络模型，基于骨杈格构造了高阶张量来预测周期性结构的刚度特征，并通过比较错误度量验证了等变性和能量守恒的优点，表明预测性能提高且训练需求减少。
PDF5 months ago
E3x: E (3)- 等变深度学习简易化
这项工作介绍了 E3x，这是一个用于构建神经网络的软件包，它对于欧几里得群 E (3) 是等变的，包括三维空间的平移、旋转和反射。与普通的神经网络相比，E (3) 等变模型在输入和 / 或输出数据为与三维对象相关的量时具有优势。因为这些量的
PDF6 months ago
AAAIFRED：实现航拍图像目标检测的完全旋转等变性
全旋转等变定向物体检测器 (FRED) 严格等变地实现了从图像到边界框预测的整个过程，利用旋转等变向量表示边界框实现旋转等变定位，并通过修正卷积操作进一步增强对图像层级旋转的鲁棒性，相比现有方法，FRED 在 DOTA-v1.0 上达到可比
PDF6 months ago