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近似等变神经过程
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
对称性在深度学习中是一种高效的模型设计方法。研究发现等变函数无法针对单个数据样本进行对称性打破，提出了一种新的“放松等变性”的概念来规避这一限制。进一步讨论了对称性打破在不同应用领域的相关性。
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关键要点
- 对称性在深度学习中是一种高效的模型设计方法。
- 等变函数无法针对单个数据样本进行对称性打破。
- 提出了新的“放松等变性”概念以规避等变函数的限制。
- 展示了如何将放松应用于等变多层感知机（E-MLPs）。
- 讨论了对称性打破在物理学、图表示学习、组合优化和等变解码等领域的相关性。
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