group representation theory | BriefGPT

关键词group representation theory

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使用等变晶格神经网络提升流体动力学中的晶格动力方案
我们提出了一种新的等变神经网络类，即栅格等变神经网络（LENNs），旨在满足栅格结构的局部对称性。
PDFa month ago
通过舒尔引理的深度联合等变网络的构造性通用逼近定理
基于群表示论，我们提出了一个统一的构造性通用逼近定理，涵盖了包括浅层和深层神经网络在内的广泛学习机。我们通过研究向量值联合群等变特征映射的方法，扩展了 Sonoda 等人最近发展的系统方法，从而对复合非线性激活函数定义的真实深层网络进行了形
PDFa month ago
ICMLFILTRA: 通过滤波器变换重新思考可定向卷积神经网络
本文介绍一种名为 “可转向 CNN” 的神经网络结构，应用于数据的几何变换，通过滤波器变换技术构建可转向卷积核，通过群表示理论将此两者联系在一起，提高了网络的鲁棒性并减少了过拟合。
PDF3 years ago
群等变神经网络的理论方面
本文介绍了群等变神经网络及其在机器学习中的应用及理论，其中包括群表示理论、非交换调和分析和微分几何等内容，研究结果表明这些网络可以降低样本和模型的复杂性，在输入具有任意相对角度的挑战性任务中表现出色。
PDF4 years ago
NIPSClebsch-Gordan Nets：一种完全傅里叶空间球形卷积神经网络
本文提供了一种基于群表示理论和非交换谐波分析的方法来学习球面图像的创新性的构架，对于构建对紧致群的操作不变的神经网络具有普适性。
PDF6 years ago