permutation invariance | BriefGPT

关键词permutation invariance

搜索结果 - 10

置换不变函数：统计检验、度量熵降维和估计
本文主要研究排列不变性在机器学习中的应用，特别关注在多变量概率分布中如何统计性地检测排列不变性，以及排列不变性在简化维度估计中的作用，并针对此提出了测试方法和回归方法。
PDF4 months ago
Point2Point: 一种在希尔伯特排序点云上高效进行深度学习的框架，并在时空占据预测中应用
本文提出一种利用希尔伯特空间填充曲线作为本地保留的一维排序的方法表示点云，并引入 Point2Point 神经架构，能够有效地学习排序后的点云并在点云分割和生成任务上展示出有竞争力的性能，最后展示了在点云的时空占用预测上，Point2Poi
PDFa year ago
高维度和置换不变异常检测
本文提出了一种基于扩散模型的置换不变密度估计器，特别是为了应对具有可变长度输入的物理数据，这种方法在感知不变性和可变长度输入方面具有优势，在异常探测领域具有良好的效果。
PDFa year ago
排列不变智能体的最小神经网络模型
通过限制输入的排列和尺寸，构建了一种可以灵活应对变化，具有新型 ANN 模型的结构，该模型能够在多个控制问题上表现出 ANN 所缺乏的灵活性，并且可以处理输入索引的快速排列，证明了其在很大程度上具有优越性。
PDF2 years ago
解决多智能体状态空间维度诅咒的方法：一种统一的个体置换框架
该研究提出了一种基于排列不变性和排列等变性思想的多智能体强化学习框架，它包括动态排列网络和超策略网络等实现方式，实验证明这种方法能够显著提高已有多智能体强化学习算法的性能和学习效率，并在 SMAC 等环境中实现了前所未有的 100% 胜率。
PDF2 years ago
群等变条件神经过程
本文提出了一种具有置换不变性和数据空间变换等变性的元学习方法 EQuivCNP，其建立在数据集的置换不变性与常规条件神经过程（CNPs）相同，且具有转换等变性；结合群等变性提供了考虑现实世界中的数据对称性的方式，并使用李群卷积层构建体系结构
PDF3 years ago
ICLR基于能量模型的分子图生成
本研究发现大多数现有的分子图生成方法在保证排列不变性方面存在困难，可能导致在生成模型中存在意外偏差。通过提出的 GraphEBM，我们可以使用基于能量的模型生成分子图，通过能函数的参数确定在排列不变性上，使 GraphEBM 较好地满足了这
PDF3 years ago
图神经网络的泛化和表征限制
本研究关注图神经网络的本质问题：无法仅仅依靠局部信息计算多个重要的图形特征；同时提出了信息传递图神经网络的第一个数据相关泛化界限，这一分析专门考虑了 GNN 局部置换不变性，该边界比现有的基于 VC 维度的 GNN 保证要紧密，与循环神经网
PDF4 years ago
NIPS使用置换不变的结构化预测将图像映射到场景图
本文提出了一种基于置换不变性的结构化预测模型设计原则，该模型应用于复杂图像的机器理解，取得了新的最佳效果。
PDF6 years ago
用协变组合网络学习图形
提出了一种新的用于表示图对象的协变组合网络 (Covariant Compositional Networks, CCNs) 模型，采用张量表示的置换群，并引入相应的张量聚合规则来实现协变。实验结果表明，CCN 模型在标准图学习基准测试中优
PDF6 years ago