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通过等变多层CKNs视角的等变卷积表示的稳定性分析
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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
本研究提出了关于群等变卷积神经网络（G-CNNs）在欧几里德空间和球面上的总体理论，对现有的G-CNNs进行了系统分类。同时，研究了特征空间之间等变线性映射的最普遍类型，并证明了这些映射与使用等变核进行卷积一一对应。
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关键要点
- 本研究提出了群等变卷积神经网络（G-CNNs）在欧几里德空间和球面上的总体理论。
- G-CNNs中的特征映射表示同种基本空间上的场，层是场空间之间的等变映射。
- 该理论对现有的G-CNNs进行了系统分类，依据对称群、基础空间和场类型。
- 研究了特征空间之间等变线性映射的最普遍类型。
- 证明了这些映射与使用等变核进行卷积一一对应，并表征了这些核的空间。
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