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symmetry constraints
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ICLR
用对称控制神经网络提高模拟精度
本文通过应用 Hamilton 神经网络来学习和利用物理系统中保守量的对称约束，通过适当的损失函数来实现周期坐标的强制，从而在简单的经典动力学任务中实现了更高的准确性，进而拟合出网络中的隐向量的解析式，从中发现利用了保守量，如角动量。
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3 years ago
ICCV
基于对称约束的场景文本矫正网络
本文提出一种基于对称约束的矫正网络（ScRN），利用文本实例的局部属性（如中心线、比例和方向）来生成更好的校正结果，从而实现对正常和不规则形状文本的高识别精度。该方法在包含相当比例的不规则文本实例的数据集（例如 ICDAR 2015、SVT
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5 years ago
基于 CNN 的纹理生成中引入远程一致性
本文提出一种对卷积网络的特征进行简单修改的方法，可以将长程结构纳入图像生成，并渲染满足各种对称约束的图像以及在图像修复和季节转换等方面应用广泛。
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8 years ago
MM
CALYPSO: 晶体结构预测方法
本文介绍了 CALYPSO 软件包（晶体结构粒子群优化分析），通过多种重要技术（例如粒子群优化算法、对称性约束、结构生成、惩罚函数等）从零开始全局最小化粒子，以预测给定化学组成和外部条件下（例如压力）材料的稳定 / 亚稳结构，该软件包已被证
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12 years ago
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