当前对称群等变卷积框架在表征学习中的应用
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统欧几里得深度学习无法有效处理复杂拓扑特征空间的问题，提出了基于对称群等变深度学习模型的新方法。这些模型在图形、三维形状和非欧几里得空间上实现了类似卷积的操作，揭示了其输入空间和表示之间的内在对称性，具有重要的理论和实践意义。
该文章提出了一个使用李群和李代数的框架来处理几何变换的不规则群。重点关注李群GL+(n, R)和SL(n, R)以及它们作为仿射变换的表示。通过分解群为子群和子流形来实现不变积分和全局参数化。展示了如何参数化卷积核来构建关于仿射变换等变的模型，并在标准的仿射不变基准分类任务上评估了模型的鲁棒性和越域泛化能力。结果表明该模型优于先前的等变模型和胶囊网络提议。
