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Neural Network Symmetrisation in Concrete Environments
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内容提要
本研究探讨了神经网络对称化在混凝土环境中的应用，提出了具体化Cornish（2024）理论的方法，以解决确定性函数和马尔可夫核的对称化问题，发现该方法能提升神经网络的性能和可解释性。
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关键要点
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本研究探讨了神经网络对称化在经典情况下的应用缺口。
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提出了将Cornish（2024）理论具体化的方法，以适应确定性函数和马尔可夫核的对称化问题。
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该方法为提高神经网络的性能和可解释性提供了新的视角和潜在影响。
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